excel_files = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith( .xls )]获取XLS和XLSX和cvs格式

时间: 2023-12-13 21:03:56 浏览: 134
RAR

dbf.rar_arcgis_arcgis python_site:www.pudn.com

的所有Excel文件的路径，可以使用以下代码： excel_files = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith(('.xls', '.xlsx', '.csv'))]
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excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')] 4. **循环读取并合并Excel文件**：使用一个循环结构，逐个读取Excel文件，然后将数据合并到一个大的...
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for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.txt'): # 假设只处理txt文件 src_file = os.path.join(folder_path, filename) dst_file = os.path.join(folder_path, filename.replace('.txt...

import os import pandas as pd # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/yh/PycharmProjects/study/A5204990500002023050006' # 获取文件夹中的所有文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 过滤出所有Excel文件名 excel_files = [file for file in file_names if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')] # 循环读取所有Excel文件 for file in excel_files: # 拼接文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, file) # 使用pandas读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path,engine='openpyxl') # 处理读取的Excel表格 # ...

在循环中，代码使用os.path.join函数拼接文件路径，然后使用pd.read_excel函数读取Excel文件。需要注意的是，代码使用engine='openpyxl'指定了读取Excel文件所需的引擎为openpyxl，这是因为该文件中可能包含...

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)

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 ...

import os import pandas as pd from openpyxl import Workbook folder_path = r'D:/拆分后的工作簿' new_path = r'D:\拆分后的工作簿\新增資料夾\workbook.xlsx' files = os.listdir(folder_path) wb = Workbook() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file) sheet_name = os.path.splitext(file)[0] df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) for sheet in df: df[sheet].to_excel(wb, sheet_name=sheet_name)

files = os.listdir(folder_path) wb = Workbook() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file) sheet_name = os.path.splitext(file)[0] df = pd.read_excel...

import os import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.metrics import r2_score # 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "/path/to/folder1" files1 = os.listdir(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, usecols=[1,2,3,4]) dfs1.append(df1) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "/path/to/folder2" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, usecols=[1]) dfs2.append(df2) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 读取第三个文件夹中的所有csv文件 folder3_path = "/path/to/folder3" files3 = os.listdir(folder3_path) dfs3 = [] for file3 in files3: if file3.endswith(".csv"): file3_path = os.path.join(folder3_path, file3) df3 = pd.read_csv(file3_path, usecols=[2,6]) dfs3.append(df3) # 将第三个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_y = pd.concat(dfs3, ignore_index=True) # 训练k邻近回归模型 k = 5 model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) model.fit(df_X, df_y) # 读取测试数据 test_folder_path = "/path/to/test/folder" test_files = os.listdir(test_folder_path) test_dfs = [] for test_file in test_files: if test_file.endswith(".csv"): test_file_path = os.path.join(test_folder_path, test_file) test_df = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[1,2,3,4]) test_dfs.append(test_df) # 将测试数据合并为一个DataFrame test_X = pd.concat(test_dfs, ignore_index=True) # 对测试数据进行预测 test_y_pred = model.predict(test_X) # 计算模型准确率 test_y_true = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[2,6]).values r2 = r2_score(test_y_true, test_y_pred) print("模型准确率：", r2)这段代码为什么不划分训练集和测试集进行训练再做预测

这段代码没有划分训练集和测试集进行训练再做预测，而是直接将所有数据合并为一个DataFrame进行训练和预测。可能是因为数据量比较小，划分训练集和测试集不会影响模型的性能评估，或者是因为数据量比较大，划分训练...

import os from datetime import datetime import random import string def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件，名字改为该文件的创建或修改日期，如果有重名的文件，可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度，默认为0 """ for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): timestamp = os.path.getmtime(full_path) else: continue # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5)

for filename in os.listdir(folder_path): full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): # 获取备份的文件名 backup_filename = os.path.splitext(filename)[0] + "....

不對，我需要將所有的txt文件内容匯總在一個txt文件中import os import shutil import datetime source_folder = r"Y:\iplas\Robot_Log\SMT" destination_folder = "D:\測試log" today = datetime.date.today() for file_name in os.listdir(source_folder): if file_name.endswith(".txt") and datetime.date.fromtimestamp(os.path.getmtime(os.path.join(source_folder, file_name))) == today: shutil.copy(os.path.join(source_folder, file_name), os.path.join(destination_folder, file_name)) import os destination_folder = "D:\測試log" txt_file = os.path.join(destination_folder, "all_files.txt") with open(txt_file, "w") as f: for file_name in os.listdir(destination_folder): f.write(file_name + "\n")

for filename in os.listdir(source_folder): if filename.endswith(".txt"): with open(os.path.join(source_folder, filename), "r", encoding="utf-8") as infile: outfile.write(infile.read()) 这段...

import pandas as pd import os csv_folder_path = r'D:\pythonProject\csv\N' csv_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(csv_folder_path)) last_char = csv_folder_name[-1] csv_files = [os.path.join(csv_folder_path, f) for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')] dfs = [] for csv_file in csv_files: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) last_file_content = pd.read_csv(csv_files[-1], header=None) wave = [] form = [] records = [wave, form] for record in records: wave = record form = last_char print(wave) print(form) print(records)检查一下

然后，它会将最后一个文件的内容读入last_file_content。接下来，它会创建一个包含两个空列表的records列表，并将wave设置为其中一个空列表，form设置为该文件夹的名称的最后一个字符。最后，它会打印出wave、form和...

import os import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "/path/to/folder1" files1 = os.listdir(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, usecols=[1,2,3,4]) dfs1.append(df1) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "/path/to/folder2" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, usecols=[1]) dfs2.append(df2) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 读取第三个文件夹中的所有csv文件 folder3_path = "/path/to/folder3" files3 = os.listdir(folder3_path) dfs3 = [] for file3 in files3: if file3.endswith(".csv"): file3_path = os.path.join(folder3_path, file3) df3 = pd.read_csv(file3_path, usecols=[2,6]) dfs3.append(df3) # 将第三个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_y = pd.concat(dfs3, ignore_index=True) # 训练k邻近回归模型 k = 5 model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) model.fit(df_X, df_y) 这段代码之后的步骤是什么

这段代码训练了一个k邻近回归模型，之后可以使用该模型对新的数据进行预测。预测的步骤如下： 1. 读取新的数据文件夹中的所有csv文件，并将它们合并为一个DataFrame，使用与训练数据相同的列；...

self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径

folder_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend...

from PIL import Image import os # 设置文件夹路径和输出文件夹路径 folder_path = "path/to/folder" output_path = "path/to/output/folder" # 获取文件夹中所有tif文件 tif_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.tif')] # 将tif文件按照顺序分组，每组6个文件 grouped_tif_files = [tif_files[i:i+6] for i in range(0, len(tif_files), 6)] # 遍历每个分组，将其合并为一个tif文件 for i, group in enumerate(grouped_tif_files): images = [] for file_name in group: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) image = Image.open(file_path) images.append(image) output_file_name = f"output_{i}.tif" output_file_path = os.path.join(output_path, output_file_name) images[0].save(output_file_path, save_all=True, append_images=images[1:])请为我逐行详细解释下这段代码

tif_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.tif')] 这行代码使用os模块中的listdir()函数获取文件夹中所有以.tif结尾的文件，并将其存储在一个列表中。 python grouped_tif_files = ...

import osimport pandas as pdfolder_path = '/path/to/folder' # 路径files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件data_frames = [] # 存储所有读取到的excel文件for file in excel_files: file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件的绝对路径 data_frames.append(pd.read_excel(file_path))writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) # 合并所有dataframeall_data.to_excel(writer, index=False) # 将合并后的dataframe写入同一个excel文件中writer.save() # 保存文件AttributeError: 'XlsxWriter' object has no attribute 'save'. Did you mean: '_save'?怎么解决

files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件 excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件 data_frames = [] # 存储所有读取到的excel文件 for file in ...

import os # 获取文件夹路径 folder_path = 'label' folder_path1 = 'new' # 获取文件夹中的所有txt文件 files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.txt')] # 遍历所有txt文件 for filename in files: file_path = os.path.join(folder_path, filename) filename=filename[7:13] id='' for c in filename: if c.isdigit(): id += c if len(id)<6: id = int(id) filename = str(id) file_path = os.path.join(folder_path, filename) with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() # 替换第一个字符串 content = content.replace(content.split()[0], str(start_num)) # 写入修改后的内容 new_filename = filename.replace('.txt', '.txt') new_file_path = os.path.join(folder_path1, new_filename) with open(new_file_path, 'w', encoding='utf-8') as new_file: new_file.write(content) start_num = 0 increment = 1 # 更新起始数值 if id % 3 == 0: start_num += increment为什么找不到文件了，有什么办法解决

with open(os.path.join(folder_path1, new_file_path), 'w', encoding='utf-8') as new_file: new_file.write(content) 这样修改后，文件路径应该被正确地设置，可以找到并操作文件。如果问题仍然存在，请...

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到...

#!/usr/bin/env python2.7 # coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: file_name = os.path.splitext(file_name)[0] # 去掉文件名的扩展名 f.write("{}: {}\n".format(file_name, qr_content)) if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)如果识别到相同代码，如何让最后获得的文本中没有相同的解码内容

img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files:...

def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png')) qr_codes_found = [] for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n")

该函数的输入参数有两个：image_folder_path 是包含图像文件的文件夹路径，output_file_name 是要保存解码结果的输出文件名。 函数首先通过 os.listdir 获取图像文件夹中以 .png 结尾的所有文件，并将它们...

import os import hashlib def calculate_md5(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: data = f.read() md5_hash = hashlib.md5(data).hexdigest() return md5_hash def compare_md5(folder1, folder2): files1 = os.listdir(folder1) files2 = os.listdir(folder2) common_files = set(files1) & set(files2) for file_name in common_files: file_path1 = os.path.join(folder1, file_name) file_path2 = os.path.join(folder2, file_name) if file_name.endswith('.gz') and os.path.isfile(file_path1) and os.path.isfile(file_path2): md5_1 = calculate_md5(file_path1) md5_2 = calculate_md5(file_path2) if md5_1 == md5_2: print(f"MD5 match: {file_name}") else: print(f"MD5 mismatch: {file_name}") # 请将下面的路径替换为你实际的文件夹路径 folder1 = 'E:\log\zip\ZIP1' folder2 = 'E:\log\zip\ZIP2' compare_md5(folder1, folder2) 解释一下每行代码的涵义

file_path2 = os.path.join(folder2, file_name) if file_name.endswith('.gz') and os.path.isfile(file_path1) and os.path.isfile(file_path2): md5_1 = calculate_md5(file_path1) md5_2 = calculate_md5...
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在C语言中，你可以编写一个简单的函数来解决这个问题。首先，你需要确定每个圆是否包含了给定的点。如果包含，则返回塔高10米，如果不包含则返回0。这里提供一个基本的伪代码思路： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义圆的结构体 typedef struct { double x, y; // 圆心坐标 int radius; // 半径 } Circle; // 函数判断点是否在圆内 int is_point_in_circle(Circle circle, double px, double py) { d
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