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将文件夹中的文件信息统计写入到csv中

今天在整理一些资料，将图片的名字信息保存到表格中，由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入到csv文件中，一秒钟搞定文件信息的保存，省时省力！...下面是源代码，和大家一起共享探讨： import os import csv #要读取的文件的根目录 root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\XXX' # 获取当前目录下的所有目录信息并放到列表中...for dir in dirs: path_lists.append(os.path.join(root_path, dir)) return path_lists #将所有目录下的文件信息放到列表中...file_infos_list #写入csv文件 def write_csv(file_infos_list): with open('2.csv','a+',newline='') as...csv_file: csv_writer = csv.DictWriter(csv_file,fieldnames=['分类名称','文件名称']) csv_writer.writeheader

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    如何优雅地将printf的打印保存在文件中？

    我们都知道，一般使用printf的打印都会直接打印在终端，如果想要保存在文件里呢？我想你可能想到的是重定向。...不过文本介绍了不是通过命令行的方式，而是通过代码实现。 写文件 你可能会想，那不用printf，直接将打印写入到文件不就可以了？...但是本文并不是说明如何实现一个logging功能，而是如何将printf的原始打印保存在文件中。...17:03 2 -> /dev/pts/0 l-wx------ 1 root root 64 Nov 17 17:03 3 -> /data/workspaces/test.log 这种情况适合于将标准输出的内容和其他写文件的内容一并保存到文件中...有些后台进程有自己的日志记录方式，而不想让printf的信息打印在终端，因此可能会关闭。 总结 文本旨在通过将printf的打印保存在文件中来介绍重定向，以及0，1，2文件描述符。

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    盘点csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的四个方法

    的粉丝问了一个Python正则表达式提取数字的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。 代码截图如下： 可能有的粉丝不明白，这里再补充下。下图是她的原始数据列，关于【工作经验】列的统计。...现在她的需求是将工作年限提取出来，用于后面的多元回归分析。 二、解决过程 这里提供四个解决方法，感谢【Python进阶者】和【月神】提供的方法。...前面两种是【Python进阶者】的，后面两个是【月神】提供的，一起来学习下吧！...这篇文章基于粉丝提问，盘点了csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的三个方法，代码非常实用，可以举一反三，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【安啦!】...提问，感谢【Python进阶者】、【月神】给出的具体解析和代码演示，感谢粉丝【dcpeng】、【win7】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！

    2.2K20

    如何在 C# 中以编程的方式将 CSV 转为 Excel XLSX 文件

    前言 Microsoft Excel的XLSX格式以及基于文本的CSV（逗号分隔值）格式，是数据交换中常见的文件格式。应用程序通过实现对这些格式的读写支持，可以显著提升性能。...在本文中，小编将为大家介绍如何在Java中以编程的方式将【比特币-美元】市场数据CSV文件转化为XLSX 文件。...使用 解决方案资源管理器 ( CTRL+ALT+L ) 将项目中的控制器文件（在 Controllers下）重命名为 BTCChartController.cs： 在 Controllers下，将...数据的IWorksheet ，并重新排列列以将 Volume 列放在 Date 和 Open列之间。...然后，它创建一个 名为 BTC_Monthly的表 ，其中包含 CSV 数据并自动调整 表中的列。

    4.8K10

    剑指offer·每行从左到右，每列从上到下（严格）递增的二维数组中，判断某个数是否存在

    每行从左到右，每列从上到下（严格）递增的二维数组中，判断某个数是否存在 算法（利用有序，不断排除一行或一列，缩小范围）： 规律：首先选取数组中右上角的数字。...如果该数字等于要查找的数字，查找过程结束： * 如果该数字大于要查找的数字，剔除这个数字所在的列：如果该数字小于要查找的数字，剔除这个数字所在的行。...* 也就是说如果要查找的数字不在数组的右上角，则每－次都在数组的查找范围中剔除）行或者一列，这样每一步都可以缩小 * 查找的范围，直到找到要查找的数字，或者查找范围为空。...得到： {1, 2, 8}, {2, 4, 9}, {4, 7, 10}, {6, 8, 11} 2、7和右上角的8比较后剔除最右边一列。...时间复杂度： O(n) 算法的注意事项：如果需要输出目标数字存在的个数或所在的位置，且目标数字重复存在时，比如目标数字是4，,找到第一个数字4后，把该数字所在的行和列都剔除，继续查找。

    1.2K20

    快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

    __version__pd.set_option('display.max_columns', None) 读取 Pandas常用的有以下三种文件： csv文件 txt文件 xls/xlsx文件 读取文件时的注意事项.../table.xlsx')df_excel.head() 写入 将结果输出到csx、txt、xls、xlsx文件中 df.to_csv('./new table.csv')df.to_excel('....会直接改变原Dataframe； df['col1']=[1,2,3,4,5]del df['col1'] 方法3：pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop...有多少非缺失值、每列的类型；describe() 默认统计数值型数据的各个统计量，可以自行选择分位数位置。...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！

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    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

    12.9K20

    pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

    当我们在jupyter输出的时候，它会自动为我们将DataFrame中的内容以表格的形式展现。...从文件读取 pandas另外一个非常强大的功能就是可以从各种格式的文件当中读取数据创建DataFrame，比如像是常用的excel、csv，甚至是数据库也可以。...如果是一些比较特殊格式的，也没有关系，我们使用read_table，它可以从各种文本文件中读取数据，通过传入分隔符等参数完成创建。...比如在上一篇验证PCA降维效果的文章当中，我们从.data格式的文件当中读取了数据。该文件当中列和列之间的分隔符是空格，而不是csv的逗号或者是table符。...由于在DataFrame当中每一列单独一个类型，而转化成numpy的数组之后所有数据共享类型。那么pandas会为所有的列找一个通用类型，这就是为什么经常会得到一个object类型的原因。

    4.1K10

    Pandas入门（二）

    上次介绍了Pandas的部分操作，包括创建Series，DataFrame以及基本索引，文件保存与读取等。今天我们介绍一下Pandas常用的其他功能。...首先我们还是随机产生一个数据表，5行3列的数据框。保存到csv文件并读取。...，这个就和Excel中的排序是一样的，但是它排序的结果是扩展到整个数据表的，不是按照单独一行或者一列排序，如果要对行或者列单独排序，可以首先把行或者列索引出来，然后在排序。...首先我们新添加一列，用来求每一行的最大值。然后我们根据最大值降序排序就可以了。...(func) Series.map(arg, na_action=None) apply函数是将一个函数func，应用到DataFrame的元素中，其中axis指定数据的维度，其他几个参数不常用，这里不说了

    1.4K50

    统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】

    上一集开始学习了Pandas的数据结构（Series和DataFrame），以及DataFrame一些基本操作：改变索引名、增加一列、删除一列、排序。 今天我将继续学习Pandas。...得到了一张非常清爽的DataFrame数据表。 现在我要对这张表进行简单的描述性统计： 1. 加总 .sum()是将数据纵向加总（每一列加总） ?...也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....数据导入 表格型数据可以直接读取为DataFrame，比如用 read_csv 直接读取csv文件： 有文件testSet.csv： ? 存在D盘下面，现在读取： ?...（无分隔符） read_clipboard 读取剪贴板中的数据 read_table可以读取txt的文件，说到这里，想到一个问题——如果txt文件的分隔符很奇怪怎么办？

    3.5K70

    DataFrames相关介绍&&文件读取

    ，列索引单独表示； 和这个序列相似，在没有这个特殊说明的情况下面，这个索引就是从0开始排列生成的； 2.DataFrame的构造函数 （1） 其实这个构造函数的形式，以及这个函数的参数都适合昨天的序列的构造函数没有太大的区别...，文本等表格数据，他的每一列的内容数据的类型是一样的； 读取这个CSV文件使用的函数就是对应的pd.read_csv()函数，这个函数需要我们传递的参数就是我们想要处理的文件的路径，windows操作系统下面需要在这个路径前面添加..."这两列中的数据 # 并将结果赋值给变量data data=pd.read_csv("/Users/yequ/电商数据清洗.csv",usecols=["payment","items_count"])..." 的CSV文件 # 将数据的columns设置为:"订单号","用户id","支付金额","商品价格","购买数量","支付时间" # 将结果赋值给变量data data=pd.read_csv(...()函数，这个函数的参数就是我们想要把这个文件保存到的位置，需要注意的就是如果这个位置是有文件存在的，这个时候原来的文件就会被覆盖掉； （2）和上面的文件的读取是一样的，这个也是有可以选择的参数的，因为如果我们值传递这个想要保存到的路径

    41200

    干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

    将数据存于pandas DataFrame对象意味着，数据的原始格式并不重要；一旦读入，它就能保存成pandas支持的任何格式。在前面这个例子中，我们就将CSV文件中读取的内容写入了TSV文件。...用索引可以很方便地辨认、校准、访问DataFrame中的数据。索引可以是一列连续的数字（就像Excel中的行号）或日期；你还可以设定多列索引。...row in xlsx_ws.rows[1:]: data.append([cell.value for cell row]) 第一行是所有列的标签，最好还是单独存储——我们放到labels变量中。...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。...指定为1，我们让.applay(...)方法将指定的xml_encode(...)方法应用到DataFrame的每一行上。

    10.2K20

    【python】pyarrow.parquet+pandas：读取及使用parquet文件

    例如，可以使用该模块读取Parquet文件中的数据，并转换为pandas DataFrame来进行进一步的分析和处理。同时，也可以使用这个模块将DataFrame的数据保存为Parquet格式。...().to_pandas() 使用pq.ParquetFile打开Parquet文件； 使用read().to_pandas()方法将文件中的数据读取为pandas DataFrame。...列中的列表拆分成单独的特征值 split_features = data['feature'].apply(lambda x: pd.Series(x)) # 将拆分后的特征添加到DataFrame中...df_batch = batch.to_pandas() # 将feature列中的列表拆分成单独的特征值 split_features = df_batch['feature...转换为Pandas DataFrame df_batch = batch.to_pandas() # 将feature列中的列表拆分成单独的特征值 split_features

    1.8K10

    数学建模暑期集训13：Pandas实战——处理Excel大数据

    3.导出数据 导出数据更简单，先前我们将数据读取，存到data这个变量中，导出xlsx数据只需执行下面的语句： data.to_excel("mydata.xlsx") 执行完后，就可以发现同名文件夹中多了...('mydata.csv') 4.3代码解析 (1)data = pd.read_excel(‘tempdata.xlsx’) 首先读取了数据存在变量data中； (2)temp = data[‘企业代号...’].unique() temp用来记录每一家企业的代号。...(3)a1 = [] a1 = pd.DataFrame(a1) 创建了一个a1变量，该变量结构是DataFrame，DataFrame可以理解为一种特殊的数据结构，即存在内存中的一个工作表。...(7)if len(t1[‘开票日期’]) == 0: 由于有些企业不存在发票信息，因此做个单独判断。

    1.1K40

    怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢

    今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行...：melt(dd)，达到的效果如下： [2dtmh98e89.png] 所以，就是一个函数melt的应用。

    8.4K30
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