我有一个文件夹名为“照片”,其中包含几个图像。我使用Glob列出所有这些图像以及它们的完整目录路径。我可以打印这个列表并看到完整的路径列表,但是,我现在很难将这个列表导出到一个只有一列的CSV中。我的代码如下:
Import glob
for file in glob.glob(r"C:\Users\myself\Photos*"):
print(file)
通常情况下,我会使用Pandas来阅读CSV,把它们放到一个数据文件中,但是对于一个全局列表,我正在挣扎。
感谢您的任何指导或帮助
我怀疑这是一个非常愚蠢的错误,但我在网上发现的绝大部分内容都在讨论如何将多个文件读取到一个数据文件中,或者将结果输出到一个文件中,这并不是我的目标。
目标:逐个读取数百个CSV文件,过滤每个文件并使用输出/结果文件中原始文件的名称将结果输出到一个文件中。然后,"Processed_<original_file>.csv*")*,转到循环中的下一个文件,读取和过滤它,将结果放到一个新的输出/结果文件中。诸若此类。
problem :我要么遇到只生成一个结果文件的问题(从循环中的最后一个读取文件),要么如果我使用下面的代码,在读取了各种SO页面之后,就会得到一个无效的
我有大约40个excel文档,我想将第一个工作表读入Dataframe,然后将合并的工作表导出到csv文件中。到目前为止,下面的代码工作正常,但我还需要添加一个具有导入工作表名的列。每个工作簿的工作表名称是不同的。我基本上想用实际的工作表名替换下面的'WorsksheetName‘。
import pandas as pd
import numpy as np
import glob
import openpyxl
glob.glob("..\*.xlsx")
all_data = pd.DataFrame()
for f in glob.glob("M:\C
pandas.read_csv作为一条语句使用时工作正常。但是,当FileNotFoundError在循环中使用时,即使文件存在,它也会给出它。
for filename in os.listdir("./Datasets/pollution"):
print(filename) # To check which file is under processing
df = pd.read_csv(filename, sep=",").head(1)
上面的这些行给出了以下错误。
pollutionData184866.csv <-----
我的代码有一个很大的问题,我希望有人能在这里帮助我。我需要从xml文件中提取特定的元素,这些文件位于多个子目录中。我编写了一个脚本,遍历所有文件夹和子目录,找到xml文件,提取该元素并将其保存在一个单独的文件中。代码如下所示: import os
import csv
import itertools
import pandas as pd
from xml.etree import ElementTree as ET
path = "D:/..."
file = open('out.csv', 'w')
for root, di
我试图在python中读取100多个csv文件,以保留前500行(它们都有超过55,0000行)。到目前为止,我知道如何做到这一点,但我需要在循环中保存每个修改过的文件,并以csv格式保存自己的文件名。因为通常我可以将级联的数据文件输出到一个大的csv文件中,但是这一次我需要基本上截断每个csv文件,以便只保留前500行并保存每一行。
这是我到目前为止所掌握的代码:
import pandas as pd
import glob
FolderName = str(input("What's the name of the folder are you comparing? &
我正在尝试挖掘我的计算机,并在一块图上绘制一组CSV(我正在使用Python2.7和Pandas)。
虽然所有CSV文件都具有相同的名称file.csv,但它们位于无数不同的文件夹中。我完成了以下操作,将CSV封装到一个数据帧中,然后根据某个范围的值绘制该数据帧。
我想将每个绘图标记为文件夹名(即让图例指定CSV所在的文件夹目录)
import pandas as pd
from pandas import read_csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
impor
我有6个具有相同标题的csv文件。我正在尝试删除索引0并将它们合并到单个数据帧中。我经常遇到的一个问题是,我似乎只能访问glob中的最后一个文件。
import glob
import csv
import pandas as pd
for item in glob.glob("*.csv"):
with open(item, 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
for row in reader:
我有一套csv文件要连接。为了做到这一点,我写了一个函数来做这个工作。但是,我找到最后的csv (将所有csv分组),在前两行中使用重复的头,然后每次它连接一个新的csv时都会出现重复的头。
详情如下:
from_line all_chars_in_the_same_row page_number words char left top right bottom
from_line all_chars_in_same_row page_number words char left top right bottom
0
我想从一个目录中读取几个csv文件到pandas中,并将它们连接到一个大的DataFrame中。不过,我还没能弄明白这一点。这是我到目前为止所知道的: import glob
import pandas as pd
# get data file names
path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files'
filenames = glob.glob(path + "/*.csv")
dfs = []
for filename in filenames:
dfs.append(pd.read_csv(filename))
# C
我想用Pandas读取excel文件,删除标题行和第一列,并将结果数据写入具有相同名称的excel文件中。我想对文件夹中的所有excel文件执行此操作。我编写了用于数据读写的代码,但在将数据保存到同名文件时遇到了困难。我写的代码是这样的-
import numpy as np
import pandas as pd
import os
for filename in os.listdir ('./'):
if filename.endswith ('.xlsx'):
df = pd.read_excel ('new.xlsx
我是Python的新手,我第一次在堆栈溢出中发布这个问题。请帮助解决这个问题。
我的主目录是'E:\Data Science\Macros\ZBILL_Dump',它包含按月分类的文件夹,每个文件夹都包含按日期分类的excel数据。
我能够从一个文件夹中提取数据:
import os
import pandas as pd
import numpy as np
# Find file names in the specified directory
loc = 'E:\Data Science\Macros\ZBILL_Dump\Apr17\\'
files
我有多个.tsv文件,位于不同名称的子目录(子目录不同名称)下的目录中
我正在尝试读取每个.tsv文件并执行以下命令:
df_1 = pd.read_csv("C:/Car/0NN/car.tsv", delimiter='\t', encoding="utf-8-sig")
for node1 in df_1['#node1']:
for node2 in df_1['node2']:
if node1!=node2:
df_temp = df_1.iloc[0:1
我在一个目录中有多个CSV文件,但是没有头文件。我正在寻找一种健壮的方法,一次向我目录中的所有文件添加相同的头文件。 Sample.csv: John Doe Guitar 4 units 添加标题'name','product',‘quantity’后的期望输出: name product quantity
John Doe Guitar 4 units 到目前为止,我找到了一种方法,可以使用pandas将头文件添加到单个文件中: from pandas import read_csv
df =
这里是Python新手,第一次发帖:
试图合并csvs。我把所有的文件放在一个文件夹里。试图将它们合并成一个csv。
from os import chdir
from glob import glob
import pandas as pdlib
# Produce a single CSV after combining all files
def produceOneCSV(list_of_files, file_out):
# Consolidate all CSV files into one object
result_obj = pdlib.concat([pdli