python 读取文件夹所有csv,并按照属性剔除重复值,统计每个文件剩余的数目
时间: 2024-03-14 09:43:28 浏览: 27
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,你需要使用 Python 的 os 模块来读取文件夹中所有的 csv 文件。然后,你可以使用 pandas 库读取每个 csv 文件,并将每个文件中的重复值删除。最后,你可以统计每个文件中剩余的数目。
以下是代码示例:
```python
import os
import pandas as pd
# 定义文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"
# 获取文件夹中所有的 csv 文件
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
# 遍历每个 csv 文件
for file in csv_files:
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
# 剔除重复值
df.drop_duplicates(subset=['属性'], inplace=True)
# 统计剩余的数目并输出
print(f"{file}: {len(df)}")
```
请将 `/path/to/folder` 替换为你的文件夹路径。此代码假设每个 csv 文件都有一个名为 “属性” 的列,你需要将其替换为你的列名。
相关问题
python剔除csv重复的属性,并统计剩余的数目
在剔除csv中重复的属性后,可以使用pandas库中的value_counts()函数来统计剩余的数目。以下是一段示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件,并指定需要剔除的列名
df = pd.read_csv('data.csv')
df.drop_duplicates(subset=['column_name'], inplace=True)
# 统计剩余数据的数量
counts = df['column_name'].value_counts()
# 输出统计结果
print(counts)
```
其中,column_name是你想要剔除的列的列名。首先使用drop_duplicates函数删除重复项,然后使用value_counts函数统计剩余数据中各个属性出现的次数。最后输出统计结果即可。
python读取一个指定csv文件,将每列数据提取到列表里。对除第一列的数据把非0值剔除。
好的,你可以使用pandas库读取CSV文件,然后使用列表推导式对每列数据进行处理,将非0值剔除。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')
# 获取每列数据
data = [df[column].tolist() for column in df.columns]
# 对除第一列以外的数据,将非0值剔除
for i in range(1, len(data)):
data[i] = [x for x in data[i] if x != 0]
print(data)
```
你只需要将上述代码中的 `your_csv_file.csv` 替换成你要读取的CSV文件的路径即可。执行完上述代码后,`data` 列表中的每个元素就是CSV文件中对应列的数据,第一列数据不会进行非0值剔除处理。