for i in name_list: data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python") print("{}读取完毕!".format(i)) jgo = data[data['采购类别'].str.contains('生产材料')] df1 = jgo[:] df4= pd.merge(df1,db[['收货组织','收货组织简称',]],how = 'left',on = '收货组织') df4["采购类别+事业部"]=df4['采购类别'] + df4['收货组织简称'] df6= pd.merge(df4,dd[['采购类别+事业部','紧急采购周期',]],how = 'left',on = '采购类别+事业部') df7= pd.merge(df6,dc[['物料编码','物料类型',]],how = 'left',on = '物料编码') df7['物料类型'].fillna("低频物料", inplace=True) df7.to_csv(path_or_buf = r"D:\批量处理文件\{}".format(i), index=None, encoding='utf-8-sig') print("{}--保存完毕!".format(i)) print('-'*20) 代码的错误处理
时间: 2023-08-17 11:05:13 浏览: 40
这段代码的错误处理可能涉及以下几个方面:
1. name_list未定义:在使用name_list之前,需要定义一个包含文件名的列表,例如:`name_list = ['file1.csv', 'file2.csv', ...]`
2. 文件路径错误:在读取和保存文件时,需要确保文件的路径和文件名是正确的。如果文件路径不正确,可以尝试使用绝对路径或者相对路径。
3. 数据库表名错误:在使用db、dd、dc等数据库表时,需要确保这些表名是正确的。如果表名错误,可以尝试重新定义这些变量。
4. 数据处理出错:如果数据处理出错,可以检查代码中的处理逻辑,例如:是否正确地合并了数据表,是否正确地填充了缺失值,是否正确地生成了新的列等。
5. 编码格式错误:在保存文件时,需要确保使用正确的编码格式。可以尝试使用utf-8-sig或gbk等常用的编码格式。
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for i in name_list: data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python")批量处理xlsx文件这个代码要怎么改
如果要将这段代码修改为批量处理 xlsx 文件,可以先将文件名中的 `.csv` 替换为 `.xlsx`,然后使用 pandas 库中的 `read_excel()` 函数读取数据。以下是一段修改后的示例代码:
```
import os
import pandas as pd
folder_path = r"D:/批量处理文件/"
name_list = os.listdir(folder_path)
for name in name_list:
if name.endswith(".csv"):
# 将文件名中的 .csv 替换为 .xlsx
xlsx_name = name.replace(".csv", ".xlsx")
csv_path = os.path.join(folder_path, name)
xlsx_path = os.path.join(folder_path, xlsx_name)
# 使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取 csv 文件
data = pd.read_csv(csv_path, engine="python")
# 将数据写入新的 xlsx 文件
data.to_excel(xlsx_path, index=False)
```
这段代码首先获取指定文件夹路径下的所有文件列表,然后遍历列表中的每个文件,如果是 csv 文件则将文件名中的 `.csv` 替换为 `.xlsx`,然后读取 csv 文件数据并将其写入新的 xlsx 文件。其中 `to_excel()` 用于将数据写入 xlsx 文件,`index=False` 表示不写入行索引。
批量读取excel的文件data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python")怎么改
如果要读取 Excel 文件而不是 CSV 文件,你可以使用 Pandas 的 `read_excel` 函数。这个函数的使用方法与 `read_csv` 函数类似,只需要将文件路径和文件名拼接在一起即可。
以下是一个示例代码:
```
import pandas as pd
import os
# 设置文件夹路径
folder_path = r'D:/批量处理文件/'
# 获取文件夹中所有的 Excel 文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 遍历所有文件,读取数据
for file_name in file_names:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
data = pd.read_excel(file_path)
# 处理数据
...
```
在这个示例代码中,`folder_path` 变量设置为 Excel 文件所在的文件夹路径。使用 `os.listdir` 函数获取文件夹中所有的文件名,然后筛选出所有以 `.xlsx` 结尾的文件名。使用 `os.path.join` 函数将文件夹路径和文件名拼接在一起,得到文件的完整路径。然后使用 `pd.read_excel` 函数读取 Excel 文件中的数据。
你可以根据实际情况修改代码中的文件夹路径和其他参数。