python中循环的导入tif文件然后循环的输出excel文件

在Python中，你可以使用`pandas`库来导入tif文件并循环输出到Excel文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import arcpy
from arcpy import env

env.workspace = arcpy.GetParameterAsText(0)
output_folder = arcpy.GetParameterAsText(1)
files = arcpy.ListRasters("*", "tif")

data = \[\]
for file in files:
    pos = file.index('.')
    outfile = file\[0:pos\]
    year = file\[6:10\]
    outPolygons = output_folder + "/" + year + "/" + outfile
    # 将栅格图像转换为shp数据
    arcpy.RasterToPolygon_conversion(file, outPolygons, "SIMPLIFY", "VALUE")
    # 读取shp数据并添加到data列表中
    cursor = arcpy.da.SearchCursor(outPolygons, \["name", "Areakm2"\])
    for row in cursor:
        data.append(\[row\[0\], row\[1\]\])

# 将data列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=\["name", "Areakm2"\])
# 将DataFrame输出到Excel文件
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

这段代码首先设置工作空间和输出文件夹，然后使用`arcpy.ListRasters`函数获取所有的tif文件。接下来，循环遍历每个tif文件，将其转换为shp数据，并使用`arcpy.da.SearchCursor`读取shp数据的属性。将属性数据添加到一个列表中。最后，将列表转换为DataFrame，并使用`to_excel`方法将DataFrame输出到Excel文件中。

请注意，你需要安装`pandas`和`arcpy`库来运行这段代码，并根据你的实际情况修改工作空间和输出文件夹的路径。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于arcpy中批处理栅格及矢量文件的总结](https://blog.csdn.net/weixin_42055454/article/details/93216385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [MODIS数据下载，HEG批量拼接处理，arcmap批量掩膜提取，python栅格计算](https://blog.csdn.net/QAQ_39/article/details/121332802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]