获取list中对应路径文件的修改时间并加入到dataframe中
时间: 2024-05-16 15:14:28 浏览: 4
可以使用Python内置的os模块获取文件的修改时间,然后使用pandas将其加入到DataFrame中。假设list中存储的是文件路径,可以按照以下步骤实现:
首先导入需要的模块:
```python
import os
import pandas as pd
```
然后定义一个函数,输入文件路径,输出文件的修改时间:
```python
def get_file_mtime(file_path):
return os.path.getmtime(file_path)
```
接着遍历list,获取每个文件的修改时间,将其存储到一个字典中:
```python
file_dict = {}
for file_path in file_list:
file_dict[file_path] = get_file_mtime(file_path)
```
最后将字典转换成DataFrame,并且设置文件路径为索引:
```python
df = pd.DataFrame.from_dict(file_dict, orient='index', columns=['mtime'])
```
这样就可以得到一个包含文件路径和修改时间的DataFrame。
相关问题
获取list中对应路径文件的修改时间并将修改时间作为首列加入到dataframe中
假设list中存储了多个文件的绝对路径,可以使用os.path.getmtime()函数获取文件的修改时间,然后将其存储到一个字典中。最后使用pandas库将字典转换为DataFrame,并把修改时间作为首列添加到DataFrame中。
下面是一个示例代码:
```python
import os
import pandas as pd
file_list = ['/path/to/file1', '/path/to/file2', '/path/to/file3']
# 获取每个文件的修改时间
time_dict = {}
for file_path in file_list:
mod_time = os.path.getmtime(file_path)
time_dict[file_path] = mod_time
# 将字典转换为DataFrame,并添加修改时间列
df = pd.DataFrame.from_dict(time_dict, orient='index', columns=['Modified Time'])
df.index.name = 'File Path'
df.reset_index(inplace=True)
print(df)
```
输出结果类似于:
```
File Path Modified Time
0 /path/to/file1 1.632135e+09
1 /path/to/file2 1.632135e+09
2 /path/to/file3 1.632135e+09
```
python生成结构体并循环填入excel一列中的内容到结构体中
### 回答1:
你可以使用 Python 的 pandas 库来生成结构体,并将内容循环填入 Excel 的一列中。
首先,使用 pandas 读取 Excel 文件:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')
```
然后,可以使用 `df.iterrows()` 函数迭代行,并使用结构体来保存每一行的信息。
```
struct_list = []
for i, row in df.iterrows():
struct = {}
struct['column1'] = row['column1']
struct['column2'] = row['column2']
# ...
struct_list.append(struct)
```
在上面的代码中,我们使用了两个循环变量 `i` 和 `row`。`i` 表示当前行的索引,`row` 是一个包含每一列数据的 Series 对象。
你可以使用类似于 `row['column1']` 的方式来访问每一列的数据。然后将数据保存到结构体中,最后将结构体添加到结构体列表中。
最后,你就可以使用结构体列表来处理这些数据了。
```
for struct in struct_list:
print(struct)
```
希望这个回答能帮到你!
### 回答2:
要生成结构体并将Excel一列中的内容循环填入结构体,我们可以使用Python中的pandas库和struct模块来实现。
首先,我们需要导入所需的库:
```python
import pandas as pd
import struct
```
接下来,我们可以读取Excel文件,将其中一列内容读取到一个列表中:
```python
df = pd.read_excel('input.xlsx') # 读取Excel文件
column = df['列名'].tolist() # 获取一列内容并转换为列表
```
然后,我们可以定义一个结构体,并使用循环来填充数据:
```python
StructType = struct.Struct('type1 type2 type3') # 定义结构体类型
data_list = [] # 存储结构体数据的列表
for item in column:
# 根据结构体类型打包数据
packed_data = StructType.pack(item1, item2, item3)
# 将打包的数据添加到列表中
data_list.append(packed_data)
```
最后,我们可以将生成的结构体数据写入Excel文件的另一列中:
```python
df['新列名'] = data_list # 将结构体数据添加为新列
df.to_excel('output.xlsx', index=False) # 将DataFrame写入Excel文件
```
通过以上代码,我们可以生成结构体并将Excel一列中的内容循环填入结构体中,并将结果写入到新的Excel文件中。
### 回答3:
Python可以使用`openpyxl`库来处理Excel文件,并使用`collections.namedtuple`来生成结构体。具体步骤如下:
1. 首先,我们需要安装`openpyxl`库。可以使用以下命令来安装:
```
pip install openpyxl
```
2. 导入所需的库:
```python
from openpyxl import load_workbook
from collections import namedtuple
```
3. 加载Excel文件并选择对应的工作表:
```python
wb = load_workbook('example.xlsx') # 替换为你的Excel文件路径
ws = wb['Sheet1'] # 替换为你要处理的工作表名称
```
4. 定义结构体的字段名,并生成结构体:
```python
field_names = ['字段1', '字段2', '字段3'] # 替换为你的字段名
MyStruct = namedtuple('MyStruct', field_names)
```
5. 遍历Excel文件的一列,并将数据填入结构体中:
```python
column_data = []
for cell in ws['A']:
column_data.append(cell.value)
structs = []
for data in column_data:
s = MyStruct(data, None, None) # 输入结构体的字段值需与字段名一一对应
structs.append(s)
```
6. 最后,可以根据需要进行结构体的进一步处理。
这样,就可以将Excel一列中的内容填入到生成的结构体中。注意,字段名和字段值需要一一对应,否则会出错。
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