pythonfor循环批量导出数据
时间: 2023-11-20 20:51:27 浏览: 92
使用Python的for循环可以批量导出数据。具体步骤如下:
1. 首先,需要使用Python内置的csv模块来读取和写入csv文件。
2. 使用for循环遍历需要导出的数据,将数据写入csv文件中。
3. 在写入csv文件之前,需要先打开文件并创建csv写入器。
4. 在循环结束后,关闭文件。
下面是一个简单的示例代码,可以帮助你理解如何使用for循环批量导出数据:
```
import csv
# 打开需要导出的数据文件
with open('data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
# 创建导出文件
with open('export.csv', 'w', newline='') as f_export:
writer = csv.writer(f_export)
# 遍历需要导出的数据
for row in reader:
# 将数据写入导出文件
writer.writerow(row)
```
在上面的代码中,我们首先打开需要导出的数据文件,并创建一个csv读取器。然后,我们创建一个导出文件,并创建一个csv写入器。接下来,我们使用for循环遍历需要导出的数据,并将数据写入导出文件中。最后,我们关闭文件。
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arcgis10.2.2工具箱Python2.7脚本:用来数据批量导出保存
下面是一个示例Python脚本,可以在ArcGIS 10.2.2工具箱中使用,用于将批量数据导出并保存到指定文件夹中。
```python
# 导入需要的模块
import arcpy
import os
# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"C:\path\to\workspace"
# 获取需要导出的文件列表
fc_list = arcpy.ListFeatureClasses()
# 设置导出文件夹
out_folder = r"C:\path\to\output\folder"
# 循环处理每个文件
for fc in fc_list:
# 构建输出文件路径
out_file = os.path.join(out_folder, fc + ".shp")
# 导出数据
arcpy.CopyFeatures_management(fc, out_file)
# 输出处理信息
arcpy.AddMessage("导出文件:{}".format(out_file))
# 输出处理完成信息
arcpy.AddMessage("数据导出完成!")
```
这个脚本做的事情很简单,首先通过 `arcpy.ListFeatureClasses()` 方法获取工作空间中所有的要素类列表,然后循环处理每个要素类,将其导出为 `shp` 格式保存到指定的输出文件夹中。在处理每个要素类时,我们使用 `os.path.join()` 方法构建输出文件路径,并使用 `arcpy.CopyFeatures_management()` 方法进行导出。最后,使用 `arcpy.AddMessage()` 方法输出处理信息和处理完成信息。
你可以根据自己的需求修改代码中的工作空间、输出文件夹和导出格式等参数。
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以下是一个用Python 2.7脚本在ArcGIS 10.2.2工具箱中批量导出Shapefile和File Geodatabase的示例:
```python
# 导入ArcPy模块
import arcpy
# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"C:\data\example.gdb"
# 要素类列表
fc_list = arcpy.ListFeatureClasses()
# 指定输出目录
out_folder = r"C:\data\output"
# 循环要素类列表并导出
for fc in fc_list:
# 导出Shapefile
arcpy.FeatureClassToShapefile_conversion(fc, out_folder)
# 导出File Geodatabase
out_name = fc.split(".")[0] + ".gdb"
arcpy.Copy_management(fc, out_folder + "\\" + out_name)
```
在此示例中,我们首先设置了工作空间,然后获取了要素类列表。接下来,我们指定了输出目录,并循环要素类列表。在循环中,我们使用 FeatureClassToShapefile_conversion 函数将要素类导出为Shapefile,然后使用 Copy_management 函数将要素类导出为File Geodatabase。
请注意,这只是一个示例脚本,你需要根据你自己的数据和需求进行修改。