ipy读取后缀shape

引用\[3\]:需求：需要对多线程跑出来的3000个csv文件进行合并处理，每个csv文件里边有四个字段，含有大量NaN数据需要进行清洗。 #-*- coding : utf-8 -*- import pandas as pd import os import sys filePath = 'F:/csv_he' allxls=os.listdir(filePath) #提取filepath目录下的所有文件名，写入list中 allxlss = \[\] for i in allxls: j = ('F:/csv_he/'+i) allxlss.append(j) #所有的全路径list ​ data = pd.DataFrame(columns=\['1', '2', '3', '4'\]) for i in allxlss: #读文件 df = pd.read_csv(i, encoding='utf8') #去除含有NaN的行 df = df.dropna() #打印去空之后的数据行列数 print('{} count is {}'.format(i, df.shape)) #路径list下的文件全合并 data = data.append(df) #打印输出合并文件的大小 print('data count is {}'.format(data.shape)) #对特定列进行去重处理 data = data.drop_duplicates(\['url'\]) #打印输出去重后的数据大小 print('data drop_duplicates count is {}'.format(data.shape)) #保存为csv文件 data.to_csv('F:/data_sum.csv', encoding='utf-8')

问题: ipy读取后缀shape
回答: 根据提供的代码，ipy读取后缀shape的操作并没有在代码中出现。代码中主要是对多个csv文件进行合并处理，并进行了数据清洗和去重的操作。最后将合并后的数据保存为一个csv文件。如果您想要读取后缀为shape的文件，您可以使用相应的库和函数来实现。例如，使用geopandas库的read_file函数可以读取shape文件。您可以在代码中添加相应的代码来实现读取shape文件的操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [大数据处理过程中知识汇总](https://blog.csdn.net/qq_24629175/article/details/123556610)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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