python 实现读取表格 获取需要移动的文件的路径,并将文件移动到固定的文件夹下

时间: 2023-12-28 20:04:40 浏览: 30
你可以使用 `pandas` 库来读取表格数据,并使用 `shutil` 库来移动文件。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd import shutil def move_files_from_table(file_path, dest_folder): # 读取表格数据 df = pd.read_excel(file_path) # 如果是 csv 文件,可以使用 pd.read_csv() 方法 # 获取需要移动的文件路径并移动文件 for index, row in df.iterrows(): file_path = row['文件路径'] # 假设表格中文件路径所在列名为 '文件路径' shutil.move(file_path, dest_folder) print(f"移动文件 {file_path} 到 {dest_folder} 成功!") # 示例用法 file_path = 'path/to/table.xlsx' # 表格文件路径 dest_folder = 'path/to/destination' # 目标文件夹路径 move_files_from_table(file_path, dest_folder) ``` 注意替换示例中的 `'文件路径'` 和文件夹的路径为你实际的列名和路径。此代码假设表格中只有一列包含文件路径,你可以根据实际情况进行修改。
相关问题

如何将指定表格从一个文件夹转移到另一个文件夹的代码

你可以使用Python的pandas库来处理表格数据,并通过shutil模块来移动文件。以下是一个示例代码,将指定的表格文件从一个文件夹移动到另一个文件夹: ```python import pandas as pd import shutil # 源文件夹路径 source_folder = 'path/to/source/folder' # 目标文件夹路径 destination_folder = 'path/to/destination/folder' # 指定要移动的表格文件名 file_name = 'example.csv' # 读取表格数据 df = pd.read_csv(source_folder + '/' + file_name) # 将表格数据写入目标文件夹 df.to_csv(destination_folder + '/' + file_name, index=False) # 移动源文件夹中的表格文件到目标文件夹 shutil.move(source_folder + '/' + file_name, destination_folder + '/' + file_name) ``` 在上述代码中,你需要将`source_folder`和`destination_folder`变量分别设置为源文件夹和目标文件夹的路径。然后,通过指定`file_name`变量来选择要移动的表格文件名。代码首先使用pandas库读取源文件夹中的表格数据,然后使用`to_csv()`函数将数据写入目标文件夹中的相应文件名。最后,使用shutil库中的`move()`函数将源文件夹中的表格文件移动到目标文件夹。

python將一個文件夾中多個db文件中表格合并為一個表格名字為匯總的文件放到其他路徑中

您可以使用以下代码来实现将一个文件夹中多个db文件中的表格合并为一个名为“匯總”的文件,并将其放到其他路径中: ```python import os import sqlite3 import shutil # 源文件夹路径 source_folder = '源文件夹路径' # 目标文件夹路径 target_folder = '目标文件夹路径' # 目标文件名 target_file = '匯總.db' # 创建目标文件夹(如果不存在) if not os.path.exists(target_folder): os.makedirs(target_folder) # 创建或连接目标数据库 conn = sqlite3.connect(os.path.join(target_folder, target_file)) cursor = conn.cursor() # 遍历源文件夹中的所有文件 for file_name in os.listdir(source_folder): if file_name.endswith('.db'): # 连接源数据库 source_db = sqlite3.connect(os.path.join(source_folder, file_name)) source_cursor = source_db.cursor() # 获取源数据库中的所有表格名 source_cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';") tables = source_cursor.fetchall() # 遍历源数据库中的所有表格 for table in tables: table_name = table[0] # 读取源表格数据 source_cursor.execute(f"SELECT * FROM {table_name};") data = source_cursor.fetchall() # 创建目标表格(如果不存在) cursor.execute(f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} AS SELECT * FROM {table_name} LIMIT 0;") # 插入源表格数据到目标表格 cursor.executemany(f"INSERT INTO {table_name} VALUES ({','.join(['?'] * len(data[0]))});", data) # 关闭源数据库连接 source_cursor.close() source_db.close() # 提交并关闭目标数据库连接 conn.commit() cursor.close() conn.close() # 移动目标文件到目标文件夹 shutil.move(os.path.join(os.getcwd(), target_file), os.path.join(target_folder, target_file)) ``` 请将代码中的`源文件夹路径`替换为您实际的源文件夹路径,将`目标文件夹路径`替换为您想要保存目标文件的路径。运行代码后,将会在目标文件夹中生成一个名为“匯總.db”的文件,其中包含了所有源文件夹中的db文件中的表格数据。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python读取多层嵌套文件夹中的文件实例

今天小编就为大家分享一篇python读取多层嵌套文件夹中的文件实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python--shutil移动文件到另一个路径的操作

主要介绍了python--shutil移动文件到另一个路径的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python按顺序重命名文件并分类转移到各个文件夹中的实现代码

主要介绍了python按顺序重命名文件并分类转移到各个文件夹中,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python实现读取Properties配置文件的方法

主要介绍了Python实现读取Properties配置文件的方法,结合实例形式分析了Python读取Properties配置文件类的定义与使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python实现读取txt文件中的数据并绘制出图形操作示例

主要介绍了Python实现读取txt文件中的数据并绘制出图形操作,涉及Python文件读取、数值运算及基于pylab库的图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。