Python Pandas库：高效读取多个txt文件并进行对比筛选

使用Python Pandas库可以轻松读取多个txt文件并进行对比筛选。首先，使用read_csv函数读取每个txt文件，并将其存储在单独的DataFrame中。然后，使用merge函数将这些DataFrame合并成一个包含所有数据的DataFrame。最后，使用DataFrame的各种函数进行对比筛选，例如使用query函数筛选符合条件的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取多个txt文件
df1 = pd.read_csv('file1.txt', sep='\t')
df2 = pd.read_csv('file2.txt', sep='\t')
df3 = pd.read_csv('file3.txt', sep='\t')

# 将多个DataFrame合并到一个DataFrame中
df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')
df = pd.merge(df, df3, on='column_name')

# 进行对比筛选
# ...

# 输出结果
print(df)

在上面的代码中，我们使用了read_csv函数读取了三个txt文件，并使用merge函数将它们合并到一个DataFrame中。在合并的过程中，我们指定了一个共同的列名（'column_name'）作为合并的依据。

接下来，我们可以使用DataFrame中的函数进行对比筛选。例如，我们可以使用query函数筛选符合条件的行：

# 筛选出某一列的值大于10的行
df_filtered = df.query('column_name > 10')

最后，我们可以使用print函数输出结果。

通过使用Pandas库，您可以方便地对多个txt文件进行数据处理，并完成数据对比筛选操作。