numpy合并文件夹内的csv
时间: 2023-10-22 17:05:24 浏览: 36
可以使用Python的pandas库来合并文件夹内的csv文件。首先,需要使用os库来获取文件夹内的所有csv文件路径,然后使用pandas的concat函数来合并csv文件。具体代码可以参考以下示例:
```python
import os
import pandas as pd
# 遍历文件夹,获取所有csv文件路径
folder_path = './folder_name'
csv_files = []
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith('.csv'):
csv_files.append(os.path.join(folder_path, filename))
# 合并csv文件
df_list = []
for csv_file in csv_files:
df = pd.read_csv(csv_file)
df_list.append(df)
merged_df = pd.concat(df_list)
# 保存合并后的csv文件
merged_df.to_csv('./merged.csv', index=False)
```
希望能够帮到你。
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用Python帮我写一个程序:后缀为csv的波士顿房价数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列考试要求进行数据处理: 1.读取数据文件中的所有数据为DataFrame格式,保留第0行的表头作为列名。获得样本列名为y_target列赋值给y,除此之外的13列赋值给X; 2.使用sklearn中的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold定义基于方差的筛选模型,方差阈值threshold设置为10,其他参数保持默认值; 3.使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new; 4.将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame,按student_answer_path生成csv文件并保存,编码方式采用‘UTF-8’,所有值保留3位小数,小数点后尾部的0无需保存,如:0.200直接保存成0.2,不保留列名及行索引。 提示 df = pd.read_csv(filepath,header) # filepath相对路径,header默认为0,header=None时,表头读为表的信息不做列名 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold) # 定义筛选模型 fit_transform(X, y) # 训练模型 np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) # ndarray 拼接 np.round(x, 3) # 对x保留3位小数 df.to_csv(savepath, index=False, encoding='UTF-8') # index参数表示保存为.csv文件是否保留index 输出示例 0.00632,18.0,2.31,65.2,1.0,296.0,396.9,4.98,24.0 0.02731,0.0,7.07,78.9,2.0,242.0,396.9,9.14,21.6 0.02729,0.0,7.07,61.1,2.0,242.0,392.83,4.03,34.7;import os os.chdir(os.path.dirname(__file__)) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold csv_file_dir='./data' student_answer_path='./csv_answer.csv'
好的,以下是代码实现:
```python
import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
csv_file_dir = './data'
student_answer_path = './csv_answer.csv'
# 读取数据
data = pd.read_csv(os.path.join(csv_file_dir, 'housing.csv'), header=0)
# 分离X和y
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 定义方差筛选模型
selector = VarianceThreshold(threshold=10)
# 训练模型并得到新的特征X_new
X_new = selector.fit_transform(X)
# 将X_new和y合并成新的DataFrame
df = pd.DataFrame(np.concatenate((X_new, y.values.reshape(-1, 1)), axis=1))
# 保存文件
df.to_csv(student_answer_path, index=False, header=False, encoding='UTF-8', float_format='%.3f')
```
其中,`selector.fit_transform(X)`返回的是经过方差筛选后的新的特征数据`X_new`,然后使用`np.concatenate`将`X_new`和`y`按列合并成新的DataFrame,最后使用`df.to_csv`保存文件。其中`float_format='%.3f'`表示保留三位小数,`header=False`表示不保存列名,`index=False`表示不保存行索引。
后缀为csv的波士顿房价数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列考试要求进行数据处理: 1.读取数据文件中的所有数据为DataFrame格式,保留第0行的表头作为列名。获得样本列名为y_target列赋值给y,除此之外的13列赋值给X; 2.使用sklearn中的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold定义基于方差的筛选模型,方差阈值threshold设置为10,其他参数保持默认值; 3.使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new; 4.将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame,按student_answer_path生成csv文件并保存,编码方式采用‘UTF-8’,所有值保留3位小数,小数点后尾部的0无需保存,如:0.200直接保存成0.2,不保留列名及行索引。 提示 df = pd.read_csv(filepath,header) # filepath相对路径,header默认为0,header=None时,表头读为表的信息不做列名 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold) # 定义筛选模型 fit_transform(X, y) # 训练模型 np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) # ndarray 拼接 np.round(x, 3) # 对x保留3位小数 df.to_csv(savepath, index=False, encoding='UTF-8') # index参数表示保存为.csv文件是否保留index 输出示例 0.00632,18.0,2.31,65.2,1.0,296.0,396.9,4.98,24.0 0.02731,0.0,7.07,78.9,2.0,242.0,396.9,9.14,21.6 0.02729,0.0,7.07,61.1,2.0,242.0,392.83,4.03,34.7
好的,以下是处理波士顿房价数据并保存为csv文件的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import numpy as np
# 读取数据文件
data = pd.read_csv(csv_file_dir, header=0)
# 获取样本列名为y_target列赋值给y,除此之外的13列赋值给X
y = data['y_target']
X = data.iloc[:, 1:]
# 定义基于方差的筛选模型,方差阈值threshold设置为10
sel = VarianceThreshold(threshold=10)
# 使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new
X_new = sel.fit_transform(X)
# 将X_new和y按列合并处理成新的DataFrame
merged_data = np.concatenate((X_new, np.array(y).reshape(-1, 1)), axis=1)
df = pd.DataFrame(merged_data)
# 按student_answer_path生成csv文件并保存,编码方式采用‘UTF-8’,所有值保留3位小数
df.round(3).to_csv(student_answer_path, index=False, encoding='UTF-8', header=None)
```
注意,以上代码中需要替换掉`csv_file_dir`和`student_answer_path`变量的值,分别为存储波士顿房价数据的文件夹路径和保存结果的csv文件路径。