首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

批处理文件:统计重复in并写入csv列

批处理文件是一种用于自动化执行一系列命令或任务的脚本文件。它通常用于Windows操作系统中,可以通过批处理文件来批量处理重复的任务,提高工作效率。

批处理文件可以通过命令行界面或者双击运行来执行。在批处理文件中,可以使用各种命令和语法来实现不同的功能。对于统计重复的"in"并写入CSV列的需求,可以使用批处理文件来实现。

以下是一个示例的批处理文件代码:

代码语言:txt
复制
@echo off
setlocal enabledelayedexpansion

set input_file=input.txt
set output_file=output.csv

REM 清空输出文件
echo. > %output_file%

REM 统计重复的"in"并写入CSV列
for /f "tokens=*" %%a in ('type %input_file% ^| find /i /c "in"') do set count=%%a
echo "in",%count% >> %output_file%

echo 完成统计重复"in"并写入CSV列。

endlocal

上述代码中,首先通过set命令设置输入文件和输出文件的路径。然后使用echo命令清空输出文件。接着使用for命令结合find命令统计输入文件中包含"in"的行数,并将结果保存到变量count中。最后使用echo命令将结果写入输出文件。

这个批处理文件可以通过修改input_fileoutput_file变量来适应不同的输入和输出文件路径。执行该批处理文件后,会在输出文件中生成一列包含统计结果的CSV数据。

腾讯云提供了云服务器(CVM)和云数据库(CDB)等产品,可以用于支持批处理文件的执行和数据存储。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方文档:

  • 云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库(CDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb

请注意,以上答案仅供参考,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

将文件夹中的文件信息统计写入csv

今天在整理一些资料,将图片的名字信息保存到表格中,由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入csv文件中,一秒钟搞定文件信息的保存,省时省力!...下面是源代码,和大家一起共享探讨: import os import csv #要读取的文件的根目录 root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\XXX' # 获取当前目录下的所有目录信息放到列表中...get_Write_file_infos(path_lists): # 文件信息列表 file_infos_list=[] for path in path_lists: # 遍历写入文件信息...#追加字典到列表中 file_infos_list.append(file_infos) return file_infos_list #写入...csv文件 def write_csv(file_infos_list): with open('2.csv','a+',newline='') as csv_file: csv_writer

9.1K20
  • Python实现PD文字识别、提取写入CSV文件脚本分享

    一、前言 二、需求描述 三、开始动手动脑 3.1 安装相关第三方包 3.2 导入需要用到的第三方库 3.3 读取pdf文件,识别内容 3.4 对识别的数据进行处理,写入csv文件 总结 一、前言 扫描件一直受大众青睐...二、需求描述 现有一份pdf扫描件,我们想把其中的文字提取出来并且分三写入csv文档,内容及效果如下: pdfexample csvexample 三、开始动手动脑 pdf扫描件是文档扫描成电脑图片格式后转化成的...# 处理csv文件 3.3 读取pdf文件,识别内容 tess_ocr(pdf_path, lang, first_page, last_page) 将pdf文件拆分成图片,并提取文字写入文本文件...3.4 对识别的数据进行处理,写入csv文件 modification(infile, outfile) 清洗生成的文本文档 infile:需要进行处理的文件地址 outfile:处理后生成的新文件的地址...)<=3: #约束条件,视情况而定 writer.writerow(csvRow) f.close() csvFile.close() 运行结果 生成一个三csv

    3.3K30

    Python找出列表中的重复元素统计个数的函数代码设计

    找出列表中的重复元素统计个数的方法如何使用Python设计一个程序用于统计列表list中哪些元素是重复统计个数?...这里的设计思路是这样子的,将list列表对象使用set()函数快速去重,然后使用for循环遍历该集合中的元素,使用Python列表内置的count()方法来统计该元素在列表list中的个数,当count...为了将重复元素和该重复元素的个数记录下来,这里又需要使用Python的字典dict来记录。具体可参考下方的实例代码。...找出重复元素统计个数的函数代码设计为了将实现找出Python列表中的重复元素统计个数的代码可以重复利用,且方便利用,这里将这些代码封装为一个函数,该函数在设计上存在的一些缺陷,将在代码后面进行介绍:...原文:用Python找出列表中的重复元素统计个数的代码免责声明:内容仅供参考,不保证正确性!

    33020

    数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

    图片 2.写入数据处理完数据后,我们可能会把处理后的DataFrame保存下来,最常用的文件写入函数如下:to_csv: 写入 CSV 文件。 注意:它不保留某些数据类型(例如日期)。...很多情况下我们会将参数索引设置为False,这样就不用额外的来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle:写入pickle文件。...info:数据集的总体摘要:包括的数据类型和内存使用情况等信息。describe:提供数据集的描述性摘要(比如连续值的统计信息、类别型字段的频次信息等)。...以下函数很常用:duplicated: 识别DataFrame中是否有重复,可以指定使用哪些来标识重复项。drop_duplicates:从 DataFrame 中删除重复项。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作,常用的函数包括:groupby:创建一个 GroupBy 分组对象,可以基于一或多进行分组。

    3.6K21

    强大且灵活的Python数据处理和分析库:Pandas

    数据读取与写入在数据分析中,通常需要从各种数据源中读取数据。Pandas提供了多种方法来读取和写入不同格式的数据,包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML等。...2.1 读取CSV文件import pandas as pd# 读取CSV文件data = pd.read_csv('data.csv')2.2 写入CSV文件import pandas as pd#...写入CSV文件data.to_csv('output.csv', index=False)2.3 读取Excel文件import pandas as pd# 读取Excel文件data = pd.read_excel...data.groupby('category')['value'].mean()# 按多分组计算统计指标data.groupby(['category', 'year'])['value'].sum...数据分析与可视化Pandas库提供丰富的数据分析和统计方法,可以进行数据探索和分析,通过可视化工具将结果可视化。

    74620

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一数据求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一数据求其最大值和最小值,大家讨论的甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一或者第二等数据进行操作,以最大值和最小值的求取为例,这里以第一为目标数据,来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一数据求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一数据求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,求取文件中第一数据的最大值和最小值,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他的方法也可以做得到的,欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    Python Pandas 用法速查表

    文章目录 数据读写 数据创建 数据查看 数据操作 数据提取 数据筛选 数据统计 操作数据表结构 数据表合并 修改列名 插入一 数据读写 代码 作用 df = pd.DataFrame(pd.read_csv...output.csv’) 写入CSV df_inner.to_excel(‘output.xlsx’, sheet_name=‘sheet1’) 写入Excel 设置列名dataframe.columns...[:, [‘chrom’, ‘q_value’]] 索引+标签切片 df_csv.loc[0, [‘chrom’]]df_csv.loc[0, ‘chrom’]df_csv.at[0, ‘chrom’...判断city里是否包含beijing和shanghai,然后将符合条件的数据提取出来 pd.DataFrame(category.str[:3]) 提取前三个字符,生成数据表 df_csv.loc...[i for i in rang(10)], allow_duplicates=True) 在第一插入名为num的,值为1…10,允许有重复

    1.8K20

    解决pyinstaller时AttributeError:type object pandas._TSObject has no attribute reduc

    一些常用的功能包括:数据读取和写入:pandas 支持多种数据格式的读取和写入,如 CSV、Excel、SQL 数据库等。...数据清洗和预处理:pandas 提供了各种方法来处理缺失数据、重复数据、异常值等。数据筛选和排序:pandas 可以根据条件筛选数据、按照某进行排序,支持复杂的逻辑操作。...数据聚合和分组:pandas 可以根据某些进行数据分组,并进行各种聚合操作,如求和、平均值、最大值、最小值等。...数据可视化: pandas 结合了 Matplotlib 库,提供了简单而强大的绘图工具,能够进行各种数据可视化操作,生成各种统计图表。...数据分析和统计: pandas 提供了丰富的数据分析和统计功能,可以通过简单的代码完成复杂的数据分析任务,包括数据聚合、分组、计算统计指标等,进而探索数据集的特征和规律。 3.

    24020

    Pandas库常用方法、函数集合

    Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...读取 写入 read_csv:读取CSV文件 to_csv:导出CSV文件 read_excel:读取Excel文件 to_excel:导出Excel文件 read_json:读取Json文件 to_json...) read_spss:读取spss格式数据(一种统计分析软件数据格式) read_stata:读取stata格式数据(一种统计分析软件数据格式) read_sql:读取sql查询的数据(需要连接数据库...),输出dataframe格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中的join concat:合并多个...fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符

    27410

    Python~Pandas 小白避坑之常用笔记

    =0, usecols=None) print(sheet1.head(5)) # 控制台打印前5条数据 三、重复值、缺失值、异常值处理、按行、按剔除 1.重复统计、剔除: import pandas...=None) duplicated_num = sheet1.duplicated(subset=['user_id']).sum() # 统计user_id 重复值的数量 print("user_id...(subset=['user_id']).sum() # 再次统计user_id 重复值的数量 print("剔除后-user_id重复列数:", duplicated_num) 2.缺失值统计、...可以在函数内对该数据进行处理,return一个新值 sheet1['国家'] = sheet1['国家'].map(data_parse) print(sheet1.head(5)) 七、数据文件输出 1.xlsx写入...sheet1.to_excel(excel_writer='test.xlsx') 2.csv写入 import pandas as pd sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据

    3.1K30

    关于写作那些事之终于还是无法忍受纯人工统计数据

    轻量级的 csv 格式不是巧合适合简单文档处理吗? csv 和 excel 具有类似的特征,大体上都是一行一行一地存储数据,最适合统计数据了....需求很简单,编写一个 csv 工具类实现基本的写入和读取操作即可. 说到工具类当然首选现成的开源工具了,毕竟小小的需求不值得造轮子....inputStream); Iterable records = CSVFormat.EXCEL.parse(isr); return records; } /** * 测试写入读取...小结 本文主要介绍了纯手工统计报表遇到的诸多问题,寻求一种相对简单的解决方案. 基本流程大致可以分为下述流程: 手动复制文章列表(包括阅读量,评论量和点赞数),整理成标准的 csv 格式文件....编写各个平台的 csv 工具处理类,解析统计 csv 文件内容. 运行工具类得到最终统计数据,大功告成!

    53110

    最全面的Pandas的教程!没有之一!

    分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一的内容对数据行进行分组,对其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说,用 .groupby() 方法,我们可以对下面这数据表按...同样,inner 代表交集,Outer 代表集。 数值处理 查找不重复的值 不重复的值,在一个 DataFrame 里往往是独一无二,与众不同的。找到不重复的值,在数据分析中有助于避免样本偏差。...比如在下面这个 DataFrame 里,查找 col2 中所有不重复的值: ? 除了列出所有不重复的值,我们还能用 .nunique() 方法,获取所有不重复值的个数: ?...写入 CSV 文件 将 DataFrame 对象存入 .csv 文件的方法是 .to_csv(),例如,我们先创建一个 DataFrame 对象: ?...写入 Excel 表格文件 跟写入 CSV 文件类似,我们可以将一个 DataFrame 对象存成 .xlsx 文件,语法是 .to_excel() : ?

    25.9K64
    领券