python对文件夹中多个CSV批量操作，将全部第二行全部“不合格”字段替换为“合格”

在Python中，你可以使用`pandas`库来批量操作CSV文件。假设你想遍历一个文件夹中的所有CSV文件，并将它们的第二行（索引为1）中特定列的"不合格"字段替换为"合格"，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库[^1]：

import os
import pandas as pd
from glob import glob

2. 定义一个函数，用于读取CSV并进行修改：

def process_csv(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path)
    df.at[df.index.get_loc(1), "不合格"] = "合格"
    df.to_csv(file_path, index=False)

# 使用os模块找到指定文件夹中的所有CSV文件
folder_path = "/path/to/your/folder"  # 替换为你的文件夹路径
csv_files = glob(os.path.join(folder_path, "*.csv"))

# 对每个文件应用process_csv函数
for csv_file in csv_files:
    process_csv(csv_file)

这段代码会遍历文件夹内的所有`.csv`文件，读取每一行，如果第二行对应列名为"不合格"的数据存在，则将其替换为"合格"，然后保存修改后的文件。