批量操作

OS模塊介紹

OS的全稱是Operation System，指操作系統(tǒng)。在Python里面OS模塊中主要提供了與操作系統(tǒng)即電腦系統(tǒng)之間進(jìn)行交互的一些功能。我們很多的自動(dòng)化操作都會(huì)依賴于該模塊的功能。

OS模塊基本操作

獲取當(dāng)前工作路徑

我們?cè)谧铋_始Python基礎(chǔ)知識(shí)那一章節(jié)給講了如何安裝Anaconda以及如何利用Jupyter notebook寫代碼?？墒悄銈冎滥銈儗懺贘upyter notebook里面的代碼存儲(chǔ)在電腦的哪里嗎？

是不是很多同學(xué)不知道？想要知道也很簡(jiǎn)單，只需要在Jupyter notebook中輸入如下代碼，然后運(yùn)行：

import os
os.getcwd()

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果：

'C:\\Users\\zhangjunhong\\python庫(kù)\\Python報(bào)表自動(dòng)化'

上面這個(gè)文件路徑就是此時(shí)notebook代碼文件所在的路徑，你的代碼存儲(chǔ)在哪個(gè)文件路徑下，運(yùn)行就會(huì)得到對(duì)應(yīng)結(jié)果。

獲取一個(gè)文件夾下的所有文件名

我們經(jīng)常會(huì)將電腦本地的文件導(dǎo)入到Python中來處理，在導(dǎo)入之前需要知道文件的存儲(chǔ)路徑以及文件名。如果只有一兩個(gè)文件的話還好，我們直接把文件名和文件路徑手動(dòng)輸入即可，但是有的時(shí)候需要導(dǎo)入的文件會(huì)有很多。這個(gè)時(shí)候手動(dòng)輸入效率就會(huì)比較低，就需要借助代碼來提高效率。

如下文件夾中有四個(gè)Excel文件：

我們可以使用os.listdir(path)來獲取path路徑下所有的文件名。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

import os
os.listdir('D:/Data-Science/share/data/test')

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果：

['3月績(jī)效-張明明.xlsx', '李旦3月績(jī)效.xlsx', '王玥月-3月績(jī)效.xlsx', '陳凱3月份績(jī)效.xlsx']

對(duì)文件名進(jìn)行重命名

對(duì)文件進(jìn)行重命名也是比較高頻的一種需求，我們可以利用os.rename('old_name','new_name')來對(duì)文件進(jìn)行重命名。old_name就是舊文件名，new_name就是新文件名。

我們先在test文件夾下面新建一個(gè)名為test_old的文件，然后再利用如下代碼，就可以把test_old文件名改成test_new：

os.rename('D:/Data-Science/share/data/test/test_old.xlsx'
          ,'D:/Data-Science/share/data/test/test_new.xlsx')

運(yùn)行上面代碼以后，再到test文件夾下面，就可以看到test_old文件已經(jīng)不存在了，只有test_new。

創(chuàng)建一個(gè)文件夾

當(dāng)我們想要在指定路徑下創(chuàng)建一個(gè)新的文件夾時(shí)，可以選擇手動(dòng)新建文件夾，也可以利用os.mkdir(path)進(jìn)行新建，只需要指明具體的路徑(path)即可。

如下所示，當(dāng)我們運(yùn)行下面代碼，就表示在D:/Data-Science/share/data路徑下新建一個(gè)名為test11的文件夾：

os.mkdir('D:/Data-Science/share/data/test11')

刪除一個(gè)文件夾

刪除文件夾與創(chuàng)建文件夾是相對(duì)應(yīng)的，當(dāng)然了，我們也可以選擇手動(dòng)刪除一個(gè)文件夾，也可以利用os.removedirs(path)進(jìn)行刪除，指明要?jiǎng)h除的路徑(path)。

如下所示，當(dāng)我們運(yùn)行如下代碼，就表示把剛剛創(chuàng)建的test11文件夾刪除了：

os.removedirs('D:/Data-Science/share/data/test11')

刪除一個(gè)文件

刪除文件時(shí)刪除一個(gè)具體的文件，而刪除文件夾是將一整個(gè)文件夾，包含文件夾中的所有文件進(jìn)行刪除。刪除文件利用的是os.remove(path)，指明文件所在的路徑(path)。

如下所示，當(dāng)我們運(yùn)行如下代碼，就表示將test文件夾中test_new文件進(jìn)行刪除：

os.remove('D:/Data-Science/share/data/test/test_new.xlsx')

利用OS模塊進(jìn)行批量操作

批量讀取一個(gè)文件下的多個(gè)文件

有的時(shí)候一個(gè)文件夾下面會(huì)包含多個(gè)相類似的文件，比如一個(gè)部門不同人的績(jī)效文件，我們需要把這些文件批量讀取到Python里面中，然后進(jìn)行處理。

我們?cè)谇懊鎸W(xué)過，如何讀取一個(gè)文件，可以用load_work，也可以用read_excel，不管用哪種方式，都只需要指明要讀取文件的路徑即可。

那如何批量讀取呢？先獲取該文件下的所有文件名，然后再遍歷讀取每一個(gè)文件。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下所示：

import pandas as pd

#獲取文件夾下的所有文件名
name_list = os.listdir('D:/Data-Science/share/data/test')

#for循環(huán)遍歷讀取
for i in name_list:
    df = pd.read_excel(r'D:/Data-Science/share/data/test/' + i)
    print('{}讀取完成！'.format(i))

如果要對(duì)讀取進(jìn)來的文件進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的時(shí)候，把具體的操作實(shí)現(xiàn)代碼放置在讀取代碼之后即可。比如我們要對(duì)每一個(gè)讀取進(jìn)來的文件進(jìn)行刪除重復(fù)值處理，實(shí)現(xiàn)代碼如下：

import pandas as pd

#獲取文件夾下的所有文件名
name_list = os.listdir('D:/Data-Science/share/data/test')

#for循環(huán)遍歷讀取
for i in name_list:
    df = pd.read_excel(r'D:/Data-Science/share/data/test/' + i)
    df = df.drop_duplicates() #刪除重復(fù)值處理
    print('{}讀取完成！'.format(i))

批量創(chuàng)建文件夾

有的時(shí)候我們需要根據(jù)特定的主題來創(chuàng)建特定的文件夾，比如需要根據(jù)月份創(chuàng)建12個(gè)文件夾。我們前面學(xué)過如何創(chuàng)建單個(gè)文件夾，要批量創(chuàng)建多個(gè)文件夾，只需要遍歷執(zhí)行單個(gè)文件夾的語(yǔ)句即可。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

month_num = ['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月']

for i in month_num:
    os.mkdir('D:/Data-Science/share/data/' + i)
    print('{}創(chuàng)建完成！'.format(i))

運(yùn)行上面代碼以后就會(huì)在該文件路徑下新建了12個(gè)文件夾：

批量重命名文件

有的時(shí)候我們有好多相同主題的文件，但是這些文件的文件名比較混亂，比如下面這些文件，是各個(gè)員工的3月績(jī)效情況，但是命名格式都不太一樣，我們要將其統(tǒng)一成名字+3月績(jī)效這樣的格式。要達(dá)到這種效果，可以通過前面學(xué)到的對(duì)文件進(jìn)行重命名操作來實(shí)現(xiàn)，前面只講了對(duì)單一文件的操作，那如何同時(shí)對(duì)多個(gè)文件進(jìn)行批量操作呢？

具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

import os

#獲取指定文件下所有文件名
old_name = os.listdir('D:/Data-Science/share/data/test')

name = ["張明明","李旦","王玥月","陳凱"]

#遍歷每一個(gè)姓名
for n in name:
    #遍歷每一個(gè)舊文件名
    for o in old_name:
        #判斷舊文件名中是否包含特定的姓名
        #如果包含就進(jìn)行重命名
        if n in o:
            os.rename('D:/Data-Science/share/data/test/' + o, 'D:/Data-Science/share/data/test/' + n +"3月績(jī)效.xlsx")

運(yùn)行上面代碼以后可以看到文件下的原文件名全部已被重命名完成。

其他批量操作

批量合并多個(gè)文件

如下所示，該文件夾下面有1-6月的分月銷售日?qǐng)?bào)，已知這些日?qǐng)?bào)的結(jié)構(gòu)是相同的，只有日期和銷量?jī)闪?，現(xiàn)在我們想要把這些不同月份的日?qǐng)?bào)合并成一份。

將分月銷售日?qǐng)?bào)合并成一份文件的具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

import os
import pandas as pd

#獲取指定文件下所有文件名
name_list = os.listdir('D:/Data-Science/share/data/sale_data')

#創(chuàng)建一個(gè)相同結(jié)構(gòu)的空DataFrame
df_o = pd.DataFrame({'日期':[],'銷量':[]})

#遍歷讀取每一個(gè)文件
for i in name_list:
    df = pd.read_excel(r'D:/Data-Science/share/data/sale_data/' + i)
    #進(jìn)行縱向拼接
    df_v = pd.concat([df_o,df])
    #把拼接后的結(jié)果賦值給df_o
    df_o = df_v
df_o   

運(yùn)行上面代碼就會(huì)得到合并后的文件df_o，如下所示：

將一份文件按照指定列拆分成多個(gè)文件

上面講了如何批量合并多個(gè)文件，我們也有合并多個(gè)文件逆需求，即按照指定列將一個(gè)文件拆分成多個(gè)文件。

還是上面的數(shù)據(jù)集，假設(shè)我們現(xiàn)在拿到了一份1-6月份的文件，這份文件除了日期和銷量?jī)闪幸酝猓€多了一列月份，現(xiàn)在我們需要做的就是根據(jù)月份這一列將這一份文件拆分成多個(gè)文件，每個(gè)月份單獨(dú)存儲(chǔ)為一個(gè)文件。

具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

#生成一列新的月份列
df_o['月份'] = df_o['日期'].apply(lambda x:x.month)

#遍歷每一個(gè)月份值
for m in df_o['月份'].unique():
    #將特定月份值的數(shù)據(jù)篩選出來
    df_month = df_o[df_o['月份'] == m]
    #將篩選出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行保存
    df_month.to_csv(r'D:/Data-Science/share/data/split_data/' + str(m) + '月銷售日?qǐng)?bào)_拆分后.csv')

運(yùn)行上面代碼我們就可以在目標(biāo)路徑下看到拆分后的多個(gè)文件：

到此這篇關(guān)于Python批量操作Excel文件詳解 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 操作Excel文件內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！