temp_path = os.path.join(path, filename)
时间: 2023-08-13 08:08:28 浏览: 36
`temp_path = os.path.join(path, filename)` 是一个用于生成路径的语句。它使用 `os.path.join()` 函数将 `path` 和 `filename` 连接在一起,生成一个新的路径 `temp_path`。
`os.path.join()` 函数会自动根据操作系统的规则拼接路径,并确保路径分隔符的正确使用。这样可以避免手动拼接路径时出现错误。
如果您有任何其他问题,请随时提问。我会尽力为您提供帮助。
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import pandas as pd import os Workpath = 'D:\PACK数据\规范化文件\功能测试数据' for filename in os.listdir(Workpath): path_excel = os.path.join(Workpath, filename) da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell columns max_number_cell = 0 for column_name in data.columns: if isinstance(column_name, str) and 'CAN0_Cell_' in column_name: num_str = column_name.split('_')[-1] num_cell = int(num_str) max_number_cell = max(max_number_cell, num_cell) if num_cell < 500: # Adding new columns and setting their data as None for i in range(max_number_cell + 1, 491): new_column_name = f'CAN0_Cell_{i:03d}' data[new_column_name] = None # Sorting columns containing "CAN0_Cell_" column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')] sorted_column_names_cell = sorted(column_names_cell, key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0) data = data[sorted_column_names_cell],怎么修改才能使列名中分别包含CAN0_Temp_和CAN0_Cell_的列按照各自连接的数字进行排序
要使列名中分别包含"CAN0_Temp_"和"CAN0_Cell_"的列按照各自连接的数字进行排序,您可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
import os
Workpath = 'D:\PACK数据\规范化文件\功能测试数据'
for filename in os.listdir(Workpath):
path_excel = os.path.join(Workpath, filename)
da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细')
data = da.groupby('步骤序号').tail(1)
# Handling CAN0_Cell and CAN0_Temp columns
column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')]
column_names_temp = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Temp_')]
sorted_column_names_cell = sorted(column_names_cell,
key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0)
sorted_column_names_temp = sorted(column_names_temp,
key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0)
data = data[sorted_column_names_temp + sorted_column_names_cell]
# Output the modified DataFrame
print(data)
```
在这个修改后的代码中,我们首先分别筛选出以"CAN0_Cell_"和"CAN0_Temp_"开头的列,并按照各自连接的数字顺序对这些列进行排序。然后,我们将排序后的"CAN0_Temp_"列和"CAN0_Cell_"列连接起来,以生成最终的排序后的列名列表。最后,我们根据新的列名顺序重新排列DataFrame。
请注意,这里的代码仅仅是输出了修改后的DataFrame,您可以根据实际需求进行相应的处理或保存操作。如果对这个代码有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时提问。
import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件,并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错,请优化下
根据报错信息,我猜测可能是在 `pd.read_excel(wb)` 这一行代码中出现了问题。`pd.read_excel()` 方法中的参数应该是文件路径或文件对象,而不是工作簿对象。因此,你可以先将工作簿保存为文件,然后再使用 `pd.read_excel()` 方法读取文件中的内容。修改后的代码如下:
```python
import os
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
# 指定要合并的文件夹路径
folder_path = r"E:\aaaa\aaaa"
fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']
# 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()
# 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中
for xlsx_file in xlsx_files:
# 使用 pandas 读取 xlsx 文件,并清理无效字符引用
wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False)
for sheet_name in wb.sheetnames:
ws = wb[sheet_name]
for row in ws.rows:
for cell in row:
cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip()
# 将工作簿保存为临时文件
temp_file = f"{os.path.splitext(xlsx_file)[0]}_temp.xlsx"
wb.save(temp_file)
# 读取临时文件中的数据
df = pd.read_excel(temp_file)
# 删除临时文件
os.remove(temp_file)
# 将读取到的数据追加到 merged_data 中
merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)
# 在 merged_data 中添加新的一列数据
merged_data['new_column'] = 'new_value'
# 创建一个新的工作簿
wb_new = load_workbook(write_only=True)
ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data')
# 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中
rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False)
for row in rows:
ws_new.append(row)
# 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中
wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")
```
这样修改后,你应该就可以成功合并文件并保存为新的 xlsx 文件了。