pandas获取文件夹下所有文件名|python如何读取文件的内容

❶ pandas怎么给读取的文件命名column

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。 1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最…

❷ python 读取文件

各有各的特点，open是一般方法，可以打开一般的文档。pandas模块可以处理大数据，数据分析，数据挖掘等等的用法，其里面的read_csv()方法可以打开csv格式的数据库文件，并对数据进行分块读取等等的妙用，这是open不能实现的。一般文本数据可以用open，数据库等大体积的文件用read_csv

❸ python如何读取文件的内容

# _*_ coding: utf-8 _*_

import pandas as pd

# 获取文件的内容

def get_contends(path):

with open(path) as file_object:

contends = file_object.read()

return contends

# 将一行内容变成数组

def get_contends_arr(contends):

contends_arr_new = []

contends_arr = str(contends).split(']')

for i in range(len(contends_arr)):

if (contends_arr[i].__contains__('[')):

index = contends_arr[i].rfind('[')

temp_str = contends_arr[i][index + 1:]

if temp_str.__contains__('"'):

contends_arr_new.append(temp_str.replace('"', ''))

# print(index)

# print(contends_arr[i])

return contends_arr_new

if __name__ == '__main__':

path = 'event.txt'

contends = get_contends(path)

contends_arr = get_contends_arr(contends)

contents = []

for content in contends_arr:

contents.append(content.split(','))

df = pd.DataFrame(contents, columns=['shelf_code', 'robotid', 'event', 'time'])

(3)pandas获取文件夹下所有文件名扩展阅读：

python控制语句

1、if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。

2、for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。

3、while语句，当条件为真时，循环运行语句块。

4、try语句，与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。

5、class语句，用于定义类型。

6、def语句，用于定义函数和类型的方法。

❹ python如何将一个文件夹下的所有excel读取，并每一个文件的第一列存为list

os.listdir() 得到路径下所有文件名构成的列表（在这里就是你的所有excel）然后循环 读取excel文件就行了读取和取第一列的数值都可以使用pandas 库，df = pd.read_excel()取第一列的数值构成listlist( df.iloc[:,0].values )

❺ 用python读取一个文件夹下的所有CSV文件里某一列数据中最大值，将此最大值所在行截取到新CSV文件中

以下代码可实现你的要求，我有两个csv文件，其中第7列是“实际入库数量”，你只需要修改下面两个代码就可以用了：

1、第15行的7，这是“实际入库数量”的列数

2、第17行的“实际入库数量”，这是列名

# coding=gbkimport globimport pandas as pd# 初始化，此变量用来装所有csv数据all_data_frames = []# 使用glog.glob找到所有csv文件并将所有数据放到all_data_frames中for file in glob.glob("*.csv"):all_data_frames.append(pd.read_csv(file,encoding='gbk'))# 合并数据data_frame_concat = pd.concat(all_data_frames,axis=0,ignore_index=True)# 得到指定列里的最大值最大值 = max(data_frame_concat.iloc[:,7])# 得到最大值所在行最大值所在行 = data_frame_concat[data_frame_concat['实际入库数量']==最大值]# 输出行结果最大值所在行.to_csv("最终结果.csv",index=False)

❻ 2,484,506.50怎么读数据

使用库读取数据

用Pandas库读取数据

Pandas读取数据的方法有很多，这里就举一个最常用的方法read_csv。read_csv用来读取csv格式的数据文件，具体操作如下，需要注意的是在读取数据的代码中也是要插入文件路径的，如果要读取的文件保存在Python工作目录中就可以不用加路径，用’文件名.格式’就可以了。

import pandas as pd # 导入Pandas库data = pd.read_csv('data.csv', names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']) # 读取csv数据print(data) # 打印输出数据#输出： col1 col2 col3 col4 col50 0 1 2 3 41 5 6 7 8 92 10 11 12 13 14

2.用Numpy库读取数据

Numpy读取数据的方法包括loadtxt、load、fromfile3种。由于篇幅问题，这里只给大家介绍loadtxt，其他的可以通过网络或者相关数据来了解。过程跟前面都差不多，首先导入库，然后定义文件，最后读取数据。不同的是loadtxt函数中可以设定一些参数，如下面案例中dtype表示数据类型、delimiter表示是用数据中的分隔符，例如：逗号、TAB符等，默认是空格。

import numpy as np # 导入numpy库file_name = 'numpy_data.txt' # 定义数据文件data = np.loadtxt(file_name, dtype='float32', delimiter=' ') # 获取数据print(data) # 打印数据#输出[[ 0. 1. 2. 3. 4.][ 5. 6. 7. 8. 9.][10. 11. 12. 13. 14.]]

三、从Excel中读取数据

Python读取Excel文件还是采用第三方库，最常用的是xlrd。操作方法可以参考下方代码：

# 导入库import xlrd# 打开文件xlsx = xlrd.open_workbook('demo.xlsx')# 查看所有sheet列表print('All sheets: %s' % xlsx.sheet_names())# 查看sheet1的数据概况sheet1 = xlsx.sheets()[0] # 获得第一张sheet，索引从0开始sheet1_name = sheet1.name # 获得名称sheet1_cols = sheet1.ncols # 获得列数sheet1_nrows = sheet1.nrows # 获得行数print('Sheet1 Name: %sSheet1 cols: %sSheet1 rows: %s' % (sheet1_name, sheet1_cols, sheet1_nrows))# 查看sheet1的特定切片数据sheet1_nrows4 = sheet1.row_values(4) # 获得第4行数据sheet1_cols2 = sheet1.col_values(2) # 获得第2列数据cell23 = sheet1.row(2)[3].value # 查看第3行第4列数据print('Row 4: %sCol 2: %sCell 1: %s' % (sheet1_nrows4, sheet1_cols2, cell23))# 查看sheet1的数据明细for i in range(sheet1_nrows): # 逐行打印sheet1数据print(sheet1.row_values(i))

❼ 如何批量提取多个文本文件中的某几行到表格（PY或MATLAB）（文件名不连续）（可有现金报酬）

这个用py容易，建议用一个包，pandas，直接下载一个就可以了，接下来就是操作了import pandas as pd import os path ='./file/' #此为包含文件的路径名称files = os.listdir(path) # 获取该路径下的所有文件名称#循环读取for file in files:if 'df' not in dir():df = pd.read_csv(path + file, sep='\t')df = df[df[1] in ['Measure EstimatedTotalIntraCranialVol', 'bankssts ']]else:temp = pd.read_csv(path+ file, sep='\t')temp = temp[temp[1] in ['Measure EstimatedTotalIntraCranialVol', 'bankssts ']]df = pd.concat([df, temp])print df.head() df 即所筛选出来的行

❽ 怎么用pandas读取本地文件中的db文件类型

db通常是sqlite的文件，要引入sqlite库读写。

❾ pandas如何读取一个文件夹下的所有文件

首先该文件夹下都是pandas可读取的吗？假设都是.csv文件

fromosimportwalkimportpandasaspddataframe_list=[]#walk会返回3个参数，分别是路径，目录list，文件list，你可以按需修改下forf,_,iinwalk("E:\names"):forjini:dataframe_list.append(pd.read_csv(f+"\"+j))

❿ Pandas如何读取csv作为字符串类型

引入pandas使用pandas下的read_csv方法，读取csv文件，参数是文件的路径，这是一个相对路径，是相对于当前工作目录的，那么如何知道当前的工作目录呢？使用os.getcwd()方法获取当前工作目录读取前三后数据，查看一下是否读取正确，显然都是乱码，这是什么问题呢？我们需要设定参数encoding，也就是编码方式，如果你不设定编码方式，默认是utf8，现在csv文件是gbk编码的，所以需要使用encoding='gbk'我用的编辑器是eric4，注意，eric4默认是不支持中文的，如果你想要显示中文，前提是设置正确的编码，在preferences中设置成utf8即可回到pandas，我们可以有更多选项来设置打开数据时的操作：

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