Python实现对csv的批量处理并保存
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python实现对csv的批量处理并保存相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Python实现对csv的批量处理并保存
需求:
1.大量csv文件,以数字命名,如1.csv、2.cvs等;
2.逐个打开,对csv文件中的某一列进行格式修改;
3.将更改后的内容写入新的csv文件。
解决思路:
先读取需处理的csv文件名,去除文件夹下的无用文件,得到待处理文件地址名称和新文件保存的地址名称,分别读取每一个csv文件进行处理后写入新的文件。
if __name__ == ‘__main__‘: filenames_in = ‘../Train_data/‘ # 输入文件的文件地址 filenames_out = ‘../Train_data1/‘ # 新文件的地址 pathDir = os.listdir(filenames_in) for allDir in pathDir: child = re.findall(r"(.+?).csv", allDir) # 正则的方式读取文件名,去扩展名 if len(child) > 0: # 去掉没用的系统文件 newfile=‘‘ needdate = child #### 这个就是所要的文件名 domain1 = os.path.abspath(filenames_in) # 待处理文件位置 info = os.path.join(domain1, allDir) # 拼接出待处理文件名字 domain2 = os.path.abspath(filenames_out) # 处理完文件保存地址 outfo = os.path.join(domain2, allDir) # 拼接出新文件名字 print(info, "开始处理") # ------省略数据处理过程---------------------- df.to_csv(outfo, encoding=‘utf-8‘) # 将数据写入新的csv文件 print(info,"处理完")
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Python数据处理 | 批量提取文件夹下的csv文件,每个csv文件根据列索引提取特定几列,并将提取后的数据保存到新建的一个文件夹
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