python将文件夹下所有csv文件中的某一列存在一个新的表格内

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取文件夹下所有csv文件

import glob

path = r'文件夹路径/*.csv'
all_files = glob.glob(path)

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=)
    li.append(df)
    
frame = pd.concat(li, axis=, ignore_index=True)

3. 选择需要提取的列并存入新的表格

new_frame = frame[['需要提取的列名']]
new_frame.to_csv('新表格名称.csv', index=False)

注意：需要将文件夹路径和需要提取的列名替换成实际的路径和列名。

相关问题

python将文件夹下所有csv文件中的第二列存在一个新的表格内

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。首先，需要导入pandas库和os库，然后使用os库中的listdir函数获取文件夹下所有csv文件的文件名，再使用pandas库中的read_csv函数读取每个csv文件，并将第二列数据存入一个新的DataFrame中。最后，将所有新的DataFrame合并成一个表格即可。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

# 获取文件夹下所有csv文件的文件名
csv_files = [f for f in os.listdir('文件夹路径') if f.endswith('.csv')]

# 存储每个csv文件的第二列数据的DataFrame列表
dfs = []

# 读取每个csv文件，并将第二列数据存入一个新的DataFrame中
for file in csv_files:
    df = pd.read_csv(os.path.join('文件夹路径', file))
    df_col2 = df.iloc[:, 1]  # 取第二列数据
    df_new = pd.DataFrame(df_col2, columns=['第二列数据'])  # 存入新的DataFrame中
    dfs.append(df_new)

# 合并所有新的DataFrame成一个表格
result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 将结果保存为csv文件
result.to_csv('结果文件路径', index=False)

python脚本 将指定文件夹中所有csv文件 表头第一列改成 cxw

可以使用Python的pandas库来实现这个需求，具体代码如下：

import pandas as pd
import os

# 指定文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 获取文件夹中所有csv文件
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 循环处理每个csv文件
for csv_file in csv_files:
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, csv_file))
    # 将表头第一列改为'cxw'
    df.columns.values[0] = 'cxw'
    # 保存修改后的csv文件
    df.to_csv(os.path.join(folder_path, csv_file), index=False)

将上述代码保存为一个.py文件，然后在命令行中执行`python 文件名.py`即可。其中，`/path/to/folder`需要替换为你实际的文件夹路径。