写一个Python脚本把多个csv文件合并,第二份文件开始不写入列名
时间: 2024-03-08 21:48:52 浏览: 17
以下是一个合并多个CSV文件的Python脚本,其中第二份文件开始不写入列名:
```python
import os
import glob
import pandas as pd
# 获取当前文件夹下所有csv文件
csv_files = glob.glob("*.csv")
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()
# 循环读取每个csv文件并添加到DataFrame中
for i, file in enumerate(csv_files):
# 读取csv文件
temp_df = pd.read_csv(file)
# 如果不是第一个文件,则不写入列名
if i != 0:
temp_df = temp_df.iloc[1:]
# 将读取的csv文件添加到DataFrame中
df = pd.concat([df, temp_df], axis=0)
# 将合并后的DataFrame保存为一个新的csv文件
df.to_csv("merged.csv", index=False)
```
这个脚本首先使用glob模块获取当前文件夹下所有的csv文件,然后循环读取每个csv文件并将其添加到一个空的DataFrame中。在读取每个csv文件时,如果不是第一个文件,则不写入列名。最后,将合并后的DataFrame保存为一个新的csv文件。
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用python脚本将多个excel合并成csv文件并去重‘’
使用Python脚本可以轻松将多个Excel文件合并成一个CSV文件并去重。以下是具体步骤:
1. 导入所需的模块 pandas 和 os:
```python
import pandas as pd
import os
```
2. 定义要合并的Excel文件所在的文件夹路径:
```python
folder_path = "path/to/folder"
```
3. 使用 os 模块读取文件夹中的所有 Excel 文件,并将它们合并为一个 DataFrame:
```python
all_data = pd.DataFrame()
for file in os.listdir(folder_path):
if file.endswith(".xlsx"):
df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file))
all_data = pd.concat([all_data, df])
```
4. 现在,我们可以将合并后的 DataFrame 写入一个 CSV 文件。同时,我们可以使用 drop_duplicates 方法去重:
```python
all_data.drop_duplicates().to_csv("merged_file.csv", index=False)
```
这个脚本将读取指定文件夹中的所有 Excel 文件,将它们合并到一个 DataFrame 中,并将合并后的数据按照指定顺序写入一个 CSV 文件。而由于使用了 drop_duplicates 方法,输出的 CSV 文件中将不包含任何重复的数据。
写一个python脚本,读取csv文件的第二列以逗分割,第二列为时间戳再按照第二列数据排序
当然可以!以下是一个示例脚本,它可以读取一个CSV文件的第二列,并按照第二列的时间戳对数据进行排序:
```python
import csv
def sort_csv_by_timestamp(csv_file):
with open(csv_file, 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
header = next(reader) # 读取表头
# 获取第二列数据
data = [(row[1], row) for row in reader]
# 按照第二列的时间戳进行排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[0])
# 将排序后的数据写入新的CSV文件
sorted_csv_file = 'sorted_' + csv_file
with open(sorted_csv_file, 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(header)
for _, row in sorted_data:
writer.writerow(row)
print(f"排序后的CSV文件已保存为 '{sorted_csv_file}'")
# 使用示例
csv_file = 'data.csv' # 替换为你的CSV文件路径
sort_csv_by_timestamp(csv_file)
```
请将代码中的 `'data.csv'` 替换为你要读取的CSV文件路径,并运行脚本。排序后的数据将保存在名为 `'sorted_data.csv'` 的新CSV文件中。