def emd_processing(input_folder, output_file): # 获取文件夹及其子文件夹中的所有CSV文件路径 csv_files = [] for root, dirs, files in os.walk(input_folder): for file in files: if file.endswith(".csv"): csv_files.append(os.path.join(root, file)) # 创建一个空的DataFrame，用于存储处理后的数据 processed_data = pd.DataFrame() # 遍历所有CSV文件 for file_path in csv_files: # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_path) # 对每一列进行时EMD分解处理 for column in df.columns: column_data = df[column] emd = EMD() imfs = emd(column_data) # 将分解后的IMF数据存储到DataFrame中的新列 for i, imf in enumerate(imfs): new_column_name = f"{column}_IMF{i+1}" processed_data[new_column_name] = imf # 将处理后的数据写入新的CSV文件 processed_data.to_csv(output_file, index=False) input_folder = os.path.join(currentPath, 'csv') output_folder = currentPath emd_processing(input_folder, output_folder)

感谢您提供了更多的代码细节。根据您的代码，我注意到 `emd_processing` 函数中的 `emd` 对象的创建和使用是正确的。因此，导致错误的原因可能是在 `input_folder` 和 `output_folder` 的传递上。

请确保您正确传递了文件夹路径，而不是文件路径。`os.walk()` 方法遍历的是文件夹及其子文件夹中的文件，而不是单个文件。如果您希望处理单个文件，请直接传递文件路径给 `emd_processing` 函数。

同时，根据您的代码逻辑，您将处理后的数据保存到一个 DataFrame 中，并将其写入到一个 CSV 文件中。请确保您传递给 `to_csv()` 方法的 `output_file` 是一个具体的文件路径，而不仅仅是文件夹路径。

请尝试做出以下修改：

input_folder = os.path.join(currentPath, 'csv')
output_file = os.path.join(currentPath, 'output.csv')
emd_processing(input_folder, output_file)

在上面的示例中，我将 `output_folder` 更改为 `output_file`，并为其提供了一个具体的文件路径。您可以根据实际需求修改该路径。

如果问题仍然存在，请提供更多关于错误消息和您的代码环境的详细信息，以便我更好地帮助您解决问题。

相关问题

def emd_processing(input_folder, output_file): # 获取文件夹及其子文件夹中的所有 CSV 文件路径 csv_files = [] for root, dirs, files in os.walk(input_folder): for file in files: if file.endswith(".csv"): csv_files.append(os.path.join(root, file)) # 创建一个字典，用于存储每个列的处理结果 processed_data = {} # 遍历所有 CSV 文件 for file_path in csv_files: # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv(file_path) # 获取第一列数据 column_data = df.iloc[:, 0] # 对第一列进行 EMD 分解处理 emd = EMD() imfs = emd(column_data) # 将分解后的 IMF 数据存储到字典中 for i, imf in enumerate(imfs): new_column_name = f"IMF{i+1}" if new_column_name not in processed_data: processed_data[new_column_name] = [] processed_data[new_column_name].extend(imf) # 将处理后的数据写入新的 CSV 文件的每一列 df_output = pd.DataFrame(processed_data) df_output.to_csv(output_file, index=False) # 设置输入和输出路径 input_folder = currentPath output_file = currentPath # 调用 emd_processing 函数处理数据 emd_processing(input_folder, output_file)

感谢提供代码。根据你的代码，问题出现在 `emd()` 函数的调用上。

你在这里使用了 `emd = EMD()` 来创建一个 `EMD` 类的实例对象。然后，在下一行中，你尝试调用 `emd(column_data)` 来对 `column_data` 进行处理。

然而，根据你提供的代码，`emd()` 函数并没有在你的代码中定义。因此，当你尝试调用 `emd(column_data)` 时，会出现 `KeyError: -1` 的错误。

要解决这个问题，你需要确保在你的代码中定义了 `emd()` 函数或者从其他地方导入了该函数。如果 `emd()` 函数是从外部库导入的，你需要确保已经正确安装了该库，并在代码开头添加相应的导入语句。

请检查一下你的代码，并确保你定义了正确的 `emd()` 函数或者正确导入了该函数，这样就可以解决这个错误了。如果有更多问题，请随时提问。

发生异常: TypeError EmpiricalModeDecomposition.__init__() missing 1 required positional argument: 'x' File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/emd.py", line 99, in emd_processing emd = EMD() ^^^^^ File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/emd.py", line 120, in <module> emd_processing(input_folder, output_file) TypeError: EmpiricalModeDecomposition.__init__() missing 1 required positional argument: 'x'

非常抱歉，我之前的回答还是有误。根据您提供的错误信息，我注意到该错误是在调用 `EMD()` 构造函数时发生的。

这个错误是因为 `pyhht` 库中的 `EMD` 类需要传递一个参数 `x`，即要进行分解处理的数据。在您的情况下，您需要将要进行分解处理的数据传递给 `EMD` 类的构造函数。

以下是一个示例，展示如何使用 `EMD` 类对数据进行分解处理：

from pyhht.emd import EMD

# 假设您有一个名为 column_data 的一维数组或列表
column_data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建 EMD 对象并对 column_data 进行分解处理
emd = EMD()
imfs = emd(column_data)

在上述示例中，我们创建了一个名为 `emd` 的 `EMD` 对象，并将 `column_data` 作为参数传递给该对象。然后，我们可以使用 `emd` 对象对数据进行分解处理，并将结果存储在 `imfs` 变量中。

请根据您的实际情况，将示例中的 `column_data` 替换为您要进行分解处理的实际数据。如果您的数据是一个 DataFrame 的列，您可以使用 `.values` 属性将其转换为一维数组。

希望这次能解答您的问题。如果还有其他疑问，请随时提问。