代码excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]是什么意思

这段代码是定义了一个列表excel_files，其中包含了指定文件夹路径下所有以“.xlsx”为后缀的文件的完整路径。其中os.listdir()函数用于获取指定路径下所有的文件名，并以列表形式返回，os.path.join()函数将指定路径和文件名组合起来，生成完整路径。最后的if语句用于过滤出以“.xlsx”为后缀的文件。

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将下面代码简洁化：def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path):
filename = os.listdir(img_path)
np.random.shuffle(filename)

train = filename[:int(len(filename) * 0.9)]
test = filename[int(len(filename) * 0.9):]

out_images = os.path.join(output_path, 'imgs')
os.makedirs(out_images, exist_ok=True)

out_images_train = os.path.join(out_images, 'training')
os.makedirs(out_images_train, exist_ok=True)

out_images_test = os.path.join(out_images, 'test')
os.makedirs(out_images_test, exist_ok=True)

out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations')
os.makedirs(out_annotations, exist_ok=True)

out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training')
os.makedirs(out_annotations_train, exist_ok=True)

out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test')
os.makedirs(out_annotations_test, exist_ok=True)

for i in train:
img_src = os.path.join(img_path, i)
img_dst = os.path.join(out_images_train, i)
shutil.copyfile(img_src, img_dst)

annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt'
annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name)
annotations_dst = os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)
shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst)

for i in test:
img_src = os.path.join(img_path, i)
img_dst = os.path.join(out_images_test, i)
shutil.copyfile(img_src, img_dst)

annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt'
annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name)
annotations_dst = os.path.join(out_annotations_test, annotations_name)
shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst)

import pandas as pdimport ospath = 'path/to/folder'excel_files = os.listdir(path)df_list = []for file in excel_files: if file.endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(os.path.join(path, file)) df_list.append(df)merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()deduplicated_df.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

这段代码是用于读取一个文件夹下的所有 Excel 文件，将它们合并为一个 Pandas DataFrame，并且去除其中的重复行，最后将结果保存为一个新的 Excel 文件。

具体步骤如下：

1. 首先，导入 pandas 和 os 模块。

2. 设置变量 path 为待读取的文件夹的路径。

3. 使用 os.listdir(path) 函数列出 path 文件夹下的所有文件和文件夹，并将它们存储在 excel_files 列表中。

4. 创建一个空的 DataFrame 列表 df_list 用于存储每个 Excel 文件读取后得到的 DataFrame。

5. 遍历 excel_files 中的每个文件，如果文件名以 .xlsx 结尾，则读取该 Excel 文件，将其存储为 DataFrame，并将 DataFrame 添加到 df_list 列表中。

6. 使用 pd.concat() 函数将 df_list 中的所有 DataFrame 合并为一个 DataFrame，并将 ignore_index 参数设置为 True，以重置索引。

7. 对合并后的 DataFrame 进行去重，使用 drop_duplicates() 函数，该函数删除 DataFrame 中的重复行。

8. 最后，使用 to_excel() 函数将去重后的 DataFrame 保存为一个新的 Excel 文件，同时将 index 参数设置为 False，以避免将索引作为列写入 Excel 文件。