批量提取文件夹下所有子文件夹和文件名称

你可以使用Python的os.walk()函数来批量遍历文件夹下所有子文件夹和文件，并将它们的名称存储在一个列表中。下面是一个示例代码：

import os

# 定义一个空列表来存储文件夹和文件名称
file_list = []

# 遍历文件夹及其子文件夹
for root, dirs, files in os.walk("your_folder_path"):
    # 将文件夹名称添加到列表中
    for dir in dirs:
        file_list.append(os.path.join(root, dir))
    # 将文件名称添加到列表中
    for file in files:
        file_list.append(os.path.join(root, file))

# 打印列表中所有文件夹和文件的名称
for name in file_list:
    print(name)

将上述代码中的“your_folder_path”替换为你要提取名称的文件夹路径，运行之后即可获得该文件夹下所有子文件夹和文件的名称。

相关问题

bat批量提取子文件夹文件名

要实现bat批量提取子文件夹中的文件名，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在bat文件中设置一个变量（比如path）来表示待提取文件名的文件夹的路径。

2. 使用for命令遍历path文件夹及其子文件夹中的所有文件和文件夹。命令格式如下：

for /r %path% %%i in (*) do (
rem 这里是你需要执行的操作，可以将文件名输出到一个文本文件中
)

注意，在bat文件中，使用变量需要使用两个百分号(%%i)，而直接在命令行中使用变量只需要一个百分号 (%i)。

3. 在for循环中，你可以执行一些操作，比如将文件名输出到一个文本文件中。使用echo命令加上">>"符号将文件名附加到一个文本文件中。例如：

echo %%~nxi >> 文件名.txt

这将把文件名和扩展名附加到文件名.txt的末尾。如果你需要提取的仅仅是文件名，可以使用%%~ni。

4. 执行完bat文件后，你将在目标文件夹中生成一个名为文件名.txt的文本文件，其中包含了所有子文件夹中的文件名。

需要注意的是，在执行bat文件之前，你需要确保设置了正确的文件夹路径（path变量）。另外，如果文件夹路径中含有空格，需要使用引号将路径括起来。

同一文件夹下的csv文件批量提取几列形成新的文件

你可以使用Python中的pandas库来批量处理同一文件夹下的csv文件，提取几列形成新的文件。具体步骤如下：

1. 导入pandas库和os库

import pandas as pd
import os

2. 设置文件夹路径和要提取的列

假设你要处理的csv文件都在文件夹data中，文件夹路径为'./data/'，而你要提取的列为第一列和第三列，可以使用以下代码：

folder_path = './data/'
columns_to_extract = ['列名1', '列名3']

其中，'列名1'和'列名3'是你要提取的列的名称。

3. 遍历文件夹中的所有csv文件并提取指定列

可以使用os库的listdir函数遍历指定文件夹中的所有文件，再针对每个csv文件提取指定列。具体代码如下：

for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith('.csv'):
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        df = pd.read_csv(file_path)
        new_df = df[columns_to_extract]
        new_file_name = os.path.splitext(file_name)[0] + '_extracted.csv'
        new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name)
        new_df.to_csv(new_file_path, index=False)

其中，os.path.splitext(file_name)[0]可以获取文件名（不包括扩展名），再加上'_extracted.csv'作为新文件名。

综上所述，批量提取同一文件夹下的csv文件的指定列形成新的文件的完整代码如下：

import pandas as pd
import os

folder_path = './data/'
columns_to_extract = ['列名1', '列名3']

for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith('.csv'):
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        df = pd.read_csv(file_path)
        new_df = df[columns_to_extract]
        new_file_name = os.path.splitext(file_name)[0] + '_extracted.csv'
        new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name)
        new_df.to_csv(new_file_path, index=False)