.csv
的文件合并。gitee
里面,是关于新冠疫情的数据整理,需要的可以自行获取:covid19数据整理首先,要查询目录底下的文件要导入OS。并且我们要将.csv文件以pandas的dataframe底下,因此要导入PANDAS,另外由于我们要遍历目录,因此导入 GLOB:
import os
import pandas as pd
import glob
注:
import os
的作用:在python环境下对文件,文件夹执行操作的一个模块。os.name返回当前系统
os.getcwd()返回当前的路径
os.remove(路径)删除路径下的文件
import glob
的作用: glob是python自带的一个操作文件的相关模块,由于模块功能比较少,所以很容易掌握。用它可以查找符合特定规则的文件路径名。使用该模块查找文件,只需要用到: “*”, “?”, “[]”这三个匹配符;”*”匹配0个或多个字符;
”?”匹配单个字符;
”[]”匹配指定范围内的字符,如:[0-9]匹配数字。
f1=open('../input/covid19temp/2020/12-30-2020.csv').read()
f2=open('../input/covid19temp/2020/12-31-2020.csv').read()
with open('f1112.csv','a+') as f:
f.write('\n'+f1)
f.write('\n'+f2)
合并完成之后就会多出一个f1112.csv文件:
然而打开f1112.csv后发现合并后的文件有一些脏数据没有整理:
这时候我们试试skiprows
:
在读取文件的时候设置skiprows
参数的值,设置为1,会跳过一行,这里是要将第二个文件的索引属性给去掉,因为已经和第一个文件合并了,而第一个文件有索引属性了。
f1=pd.read_csv('../input/covid19temp/2020/12-30-2020.csv')
f2=pd.read_csv('../input/covid19temp/2020/12-31-2020.csv',skiprows=1)
f1112=f1.append(f2)
f1112.to_csv('f1112.csv') # 导出该文件
csv_list=glob.glob('../input/covid19temp/2020/*.csv')
# 如果不加上*的话拿到的就是目录的名称,如果加上*,拿到的就是完整的目录数据
print(csv_list)
for i in csv_list:
fr=open(i,'r').read()
with open('2020csvdata.csv','a') as f:
f.write(fr)
f.close()
print('数据文件合并完成!')
csv_list=glob.glob('../input/covid19temp/2020/*')
for i in csv_list:
fr=open(i,'rb').read()
with open('2020csvdata2.csv','ab') as f:
f.write(fr)
f.close()
print('数据文件合并完成!')
csv_list=glob.glob('../input/covid19temp/2020/*')
csvdatadf=pd.DataFrame()
for i in csv_list:
csvdata=pd.read_csv(i)
csvdatadf=csvdatadf.append(csvdata)
print('数据文件合并完成!')
合并之后使用pd.read_csv读取文件数据,一共有20W+的疫情数据记录:
import os
import pandas as pd
import glob
import openpyxl
import numpy as np
path='../input/covid19temp' # 写的路径
csv_lists=[] # 该列表的作用
# 是否更新目录判断:
if os.path.isdir(path): #使用os.path.isdir判断path是否是路径
if not path.endswith("/"):# 如果该路径的最后没有加上'/'的话,会帮忙加一个/
path+="/"
print(path)
文件操作:
os.listdir():
列出路径下所有的文件os.path.join():
连接文件的作用os.path.isdir():
判断是否是文件夹import os
import pandas as pd
import glob
import openpyxl
import numpy as np
path='../input/covid19temp' # 写的路径
csv_lists=[] # 该列表的作用
# 是否更新目录判断:
if os.path.isdir(path): #使用os.path.isdir判断path是否是路径
if not path.endswith("/"):# 如果该路径的最后没有加上'/'的话,会帮忙加一个/
path+="/"
print(path)
for each in os.listdir(path):# os.listdir(): 列出路径下所有的文件
print(each)
import os
import pandas as pd
import glob
import openpyxl
import numpy as np
path='../input/covid19temp' # 写的路径
csv_lists=[] # 该列表的作用
# 是否更新目录判断:
if os.path.isdir(path): #使用os.path.isdir判断path是否是路径
if not path.endswith("/"):# 如果该路径的最后没有加上'/'的话,会帮忙加一个/
path+="/"
print(path)
for each in os.listdir(path):# os.listdir(): 列出路径下所有的文件
print(each)
sub_path=path+each
path_list=[]
if os.path.isdir(sub_path):
path_list.append(sub_path)
csv_lists.append(path_list) # 生成主目录下路径列表(非文件)
# 根据路径进行路径下文件列表的生成
csvlists=[]
for i in range(len(csv_lists)):
# print(i)
csvlists.append(glob.glob(csv_lists[i][0]+'/*.csv'))
csvlists
# 获取每年的文件路径
csvfilelist=[]
for j in range(len(csvlists)):
for k in csvlists[j]:
csvfilelist.append(k)
csvfilelist
csvdatadf=pd.DataFrame()
for m in csvfilelist:
filesize=os.path.getsize(m)
if filesize>0:
csvdata=pd.read_csv(m)
csvdatadf=csvdatadf.append(csvdata)
else:
continue
print('数据合并完成')
import os
import pandas as pd
def mergeFiles(parent,path="",pathdeep=0):
fileAbsPath=os.path.join(parent,path)
if os.path.isdir(fileAbsPath)==True:
if (pathdeep!=0 and('.ipynb_checkpoints' not in str(fileAbsPath))):
print('=='+path)
for filename2 in os.listdir(fileAbsPath):
mergeFiles(fileAbsPath,filename2,pathdeep=pathdeep+1)
else:
print(path)
path=input("请输入需要的文件注主目录:")
mergeFiles(path)