import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) #计算品种的平均值和标准差 #folder=df['folder'].str.split('_').str[0] #mean=group_data.mean() #std=group_data.std() #print('mean:',round(mean,3)) #print('std:',round(std,3)) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) #df = result.reset_index(inplace=True) # 将索引列转换为普通列result.reset_index(inplace=True) #result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values] result.columns = result.columns.map(lambda x: f'{x[0]}_{x[1]}') result.index.name='folder' result.reset_index(inplace=True) #result = result.sort_values(by='folder') #result = result.sort_index() result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_width_std', 'max_depth_mean', 'max_depth_std']] result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False) print('结果已保存到{}',format(result_path))如何根据folder的名称字母后的数字进行排序生成文件夹
时间: 2023-08-22 14:09:03 浏览: 40
您可以使用Python的sorted函数对文件夹名称进行排序,代码示例如下:
```python
import os
# 指定文件夹路径
folder_path = 'H:/analysis_results/'
# 获取文件夹列表
folders = os.listdir(folder_path)
# 对文件夹名称进行排序,根据名称字母后的数字排序
folders = sorted(folders, key=lambda x: int(x.split('_')[-1]))
# 遍历文件夹列表,生成文件夹
for folder in folders:
folder_name = os.path.join(folder_path, folder)
if not os.path.exists(folder_name):
os.makedirs(folder_name)
```
在这个示例中,我们使用os模块获取文件夹列表,并使用Python的sorted函数对文件夹名称进行排序,根据名称字母后的数字排序。然后,我们遍历文件夹列表,使用os模块生成文件夹。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错:File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent
这个错误是缩进错误(IndentationError),意味着您的代码缩进不正确。在Python中,缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。
在您提供的代码中,错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进,但不能混合使用。
以下是修正后的代码示例:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')
# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])
# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)
```
请确保代码的每一行都有正确的缩进,并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题,请检查其他部分的缩进。