提起文件夹的文件列表为EXCEL
时间: 2024-05-21 09:16:32 浏览: 69
将文件夹的文件列表导出到 Excel 可以通过以下步骤实现:
1. 打开该文件夹,按住 Shift 键并单击右键,选择“在此处打开 PowerShell 窗口”(或“在此处打开命令窗口”)。
2. 在 PowerShell 窗口中输入命令 `dir > filelist.txt`,其中 `dir` 表示列出文件夹中的文件列表,`>` 表示将结果输出到一个文本文件 `filelist.txt` 中。按下回车键执行命令。
3. 在文件夹中找到生成的 `filelist.txt` 文件,双击打开。
4. 在 Excel 中打开 `filelist.txt` 文件,选择“分列”,选择“按空格分列”,点击“完成”。
5. 最后在 Excel 中将 `filelist.txt` 文件另存为 Excel 文件格式即可。
这样就可以将文件夹中的文件列表导出到 Excel 中了。
相关问题
批量读取一个文件夹下的csv文件提取其中三列,按照提起的第三列去除大于0的点并且第一列数据变成(第二列+第一列数据)乘以2,再分别形成新的csv文件
好的,以下是代码示例:
```python
import os
import pandas as pd
# 获取指定文件夹下的所有csv文件
folder_path = "path/to/folder"
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
# 循环读取每个csv文件并处理
for file in csv_files:
# 读取csv文件为DataFrame
df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
# 提取其中三列
df = df.iloc[:, :3]
# 按照第一列数据变成(第二列+第一列数据)乘以2
df['result'] = (df.iloc[:, 1] + df.iloc[:, 0]) * 2
# 去除第三列中大于0的点
df = df[df.iloc[:, 2] <= 0]
# 分别形成新的csv文件
new_file_name = file.split('.')[0] + '_new.csv'
df.to_csv(os.path.join(folder_path, new_file_name), index=False)
```
这段代码与上一个问题的代码类似,只是在处理DataFrame时增加了提取其中三列的步骤。具体来说,我们使用`df.iloc[:, :3]`来提取前三列数据。在处理完成后,我们将新的DataFrame保存成csv文件并命名为原文件名加上`_new.csv`的形式。
正则表达式双引号提起
正则表达式中的双引号(`"`)主要用于引入"原始字符串"模式。当使用双引号包裹字符串时,字符串中的特殊字符不再具有特殊的元字符含义,会被直接当作普通字符处理。例如,如果你有一个需要匹配特殊字符如`\`、`.`或`$`的正则表达式,通常它们有特定的转义规则,但在原始字符串中,它们会按照字面意义解析。
举个例子:
```python
import re
# 普通模式匹配反斜杠
pattern = r"\d+"
print(pattern) # 输出 "\d+", 字符串形式下反斜杠未转义
# 原始字符串模式匹配反斜杠
pattern = r"""\d+"""
print(pattern) # 输出 "\\d+", 双引号内反斜杠作为普通字符输出
```
在这个例子中,`r"\d+"`会匹配一个或多个数字,而`r"""\d+""""`将匹配字符串`\\d+`本身。
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