如何将表格中的"File_Name“这一列逐个读取?
时间: 2024-03-10 12:43:50 浏览: 17
您可以使用Python中的pandas库来读取表格中的数据。以下是一个示例代码片段,它可以逐个读取表格中的“File_Name”这一列:
```python
import pandas as pd
# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 逐个读取File_Name这一列
for file_name in df['File_Name']:
print(file_name)
```
在这个代码片段中,`pd.read_excel()`函数用于读取Excel表格中的数据,并将其存储在一个名为`df`的pandas数据帧对象中。然后,我们可以使用`for`循环逐个读取`df`数据帧中的“File_Name”这一列。
相关问题
如何将下面这个代码的结果放进file_names.csv的emotion列?df = pd.read_csv('file_names.csv') # 逐个读取File_Name这一列 for file_name in df['File_Name']: #print(file_name) pic_path = file_name
您可以在循环中对每个文件名进行情感分析,并将结果写入CSV文件的“emotion”列中。以下是一个示例代码片段:
```python
import pandas as pd
from your_emotion_analysis_module import analyze_emotion
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('file_names.csv')
# 对每个文件进行情感分析,并将结果写入CSV文件的emotion列
for index, row in df.iterrows():
file_name = row['File_Name']
pic_path = file_name
emotion = analyze_emotion(pic_path)
df.at[index, 'emotion'] = emotion
# 将更新后的数据写入CSV文件
df.to_csv('file_names.csv', index=False)
```
在这个代码片段中,我们首先使用`pd.read_csv()`方法读取CSV文件,并将其存储在名为`df`的pandas数据帧对象中。然后,我们使用`df.iterrows()`方法逐行遍历`df`数据帧对象中的每一行。对于每一行,我们获取“File_Name”列中的文件名,并将其存储在变量`file_name`中。然后,我们使用`analyze_emotion()`函数对该文件进行情感分析,并将结果存储在变量`emotion`中。最后,我们使用`df.at[index, 'emotion']`方法将情感分析的结果写入CSV文件的“emotion”列中。
请注意,上面的示例代码中的`your_emotion_analysis_module`应替换为您自己的情感分析模块或函数。
python读取本地文件夹中多个excel表中的sheet_name1工作簿的代码
好的,以下是读取本地文件夹中多个excel表中的sheet_name1工作簿的Python代码:
``` python
import os
import pandas as pd
# 设定要读取的文件夹
folder_path = 'your_folder_path'
# 设定要读取的工作簿名称
sheet_name = 'sheet_name1'
# 读取文件夹中所有的Excel文件
file_list = os.listdir(folder_path)
file_list = [file for file in file_list if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')]
# 遍历Excel文件并逐个读取指定的工作簿数据
for file_name in file_list:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# 读取指定的工作簿数据
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
# 可以在这里对读取的数据进行处理或分析
```
注意,此代码中的`your_folder_path`需要替换为你要读取的文件夹路径。此外,如果你需要读取的工作簿名称不是`sheet_name1`,那么需要将`sheet_name`变量的值进行修改。