package5

相互转换

使用pandas，可以写入到csv或者xlsx格式文件

import pandas as pd

result_list = [[‘1’, 1, 1], [‘2’, 2, 2], [‘3’, 3, 3]]

columns = [“URL”, “predict”, “score”]

dt = pd.Dataframe(result_list, columns=columns)

dt.to_excel(“result_xlsx.xlsx”, index=0)

dt.to_csv(“result_csv.csv”, index=0)

excel文件转csv

https://blog.csdn.net/weixin_44416114/article/details/123894189

平时开发时文件读写都是csv比较简单方便，不过有时需要给别人提供excel，或者别人提供excel给自己，那么csv和excel的互转工具就十分有必要写一个了

下面代码保存一个py文件，比如 csvtool.py，放到csv或者excel所在的文件夹，运行即可

https://blog.csdn.net/weixin_40476348/article/details/120345498

https://blog.csdn.net/weixin_42171682/article/details/120431054

使用python读取和保存为excel、csv、txt文件以及对DataFrame文件的基本操作

https://blog.csdn.net/weixin_45928096/article/details/124034946

pandas

通用啊，前面的了解了解就行了

真正格式转换，读取数据，还是这个好用

https://blog.csdn.net/npm_run_dev__/article/details/125881177DataFrame对象的结构

https://blog.csdn.net/Xiaoyuteacher/article/details/117993785

1、os获取文件夹下所有文件

方法一：读取文件夹下所有文件名（不读取子文件夹下文件名，顺序为乱序）

#采用os.listdir（）函数
def listdir(path):            #path为文件夹的存储路径
    list_name=[]              #保存所有文件名至列表
    list_dir = os.listdir(path)
    # list_dir.sort(key=lambda x:int(x[:-5])) #若文件名无中文，可对列表进行排序
    for file in list_dir:                     #由于子文件名后缀为.xlsx，因此为-5
        file_path = os.path.join(path, file)
        list_name.append(file_path)
    return list_name

方法二：读取文件夹下指定后缀文件名（包括子文件下文件名，顺序为乱序）

#采用os.walk（）方法，读取文件夹中后缀为.csv的文件名
def listdir2(path):          #path为文件夹的存储路径   
    type = ('.csv')	     #可在此处更改文件类型
    list_name = []           #保存所有文件名至列表
    for root, dirs, files in os.walk(path):
        for f in files:
            fname = os.path.join(root, f)
            if fname.endswith(type):
                list_name.append(fname)
    return list_name

2、读取多个excel内容存到list中

#函数的输入为列表，存储着多张excel的文件位置
#函数的输出为二维列表，保存着多张excel的内容
def textList(list_name):      #list_name为多张表的位置信息列表
    text_excel = []           #text_excel为存储多张表的二维列表
    for num in list_name:
        excel = pd.read_excel(num, header=None, skiprows=0)
        excel = excel.values.tolist()
        text_excel.extend(excel)
    return text_excel

3、将二维列表的值写入excel中

#利用openpyxl模块实现，还有一种常用的是利用pandas模块，后续进行介绍
def writeToExcel(file_path, new_list):   #file_path为excel存储路径，new_list为二维列表
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = 'feature'
    for r in range(len(new_list)):
        for c in range(len(new_list[0])):
            ws.cell(r + 1, c + 1).value = new_list[r][c]
            # excel中的行和列是从1开始计数的，所以需要+1
    wb.save(file_path)  # 注意，写入后一定要保存
    print("成功写入文件: " + file_path + " !")
    return 1

4、批量更改excel文件名

#批量修改文件中excel文件名，使用到1中listdir（）函数
def rename_excel(path, text):  #path为存储文件夹，text为替换的新内容
    list_name = listdir(path)
    for excel_name in list_name:
        new_name = excel_name[:-10] + text + excel_name[-8:]
        os.rename(excel_name, new_name)
    return list_name 
rename_excel(r'D:\test', '27')

执行效果，文件夹中excel命名如下：

批量将“26”改为“27”，程序执行结果为：

5、给csv添加第一列，第一列的值为日期

#给csv添加一列，该列表示时间，全部设为2021-04-26
data = pd.read_csv(r'test.csv',sep=',', header=None,skiprows=1,encoding="gbk")
col_name = data.columns.tolist()           #读取列名，并放入list中
col_name.insert(0,'DATE')                  #给list中插入第一列
new_data = data.reindex(columns=col_name)  #列名重命名
new_data['DATE']='2021-04-26'              #给第一列赋值
new_data.to_csv('new_test.csv',index=0)    #写入新的csv文件

6、批量修改csv中的值，并写入新的csv中

#读取csv的值，第一列为时间类型，大小不变，对其余列生成随机数字
data = pd.read_csv(path, sep=',',header=None, skiprows=1, encoding="gbk")  #原始数据
col_name = list(data)   #返回列名
new_col = col_name[1:]  #取除第一列之外其余列的名称
col = data.shape[1]     #返回列数
index = data.shape[0]   #返回行数
#给其余列随机生成[0-100]之间的数字
new_data_randam = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(index, col-1)), columns = new_col)
new_col_name = new_data_randam.columns.tolist() #生成新的列名
new_col_name.insert(0, 'DATE')                  #插入日期为第一列
new_test_data = new_data_randam.reindex(columns=new_col_name)  #列名重命名
new_test_data['DATE'] = '2021-04-26'            #给第一列进行赋值

7、csv每隔10行取1行，并写入新的csv中

#读取csv的内容，每10条进行抽样，path为csv文件位置，new_path为新的存储位置
data = pd.read_csv(path, sep=',', header=None, skiprows=1, encoding="gbk")
sample = []                                  #存储抽样的行数
for i in range(0, len(data), 10):            #每隔10行取数据
  sample.append(i)
  new_data = data.iloc[sample]               #根据行数对数据进行抽样
  new_data = pd.DataFrame(new_data)
new_data.to_csv(new_path, index=0, header=0)  # 写入新的csv文件

8、csv按列求均值、最大值、最小值，并写入新的csv中

#利用dataframe的.mean（）.max（）.min（）函数分别求各列的均值、最大值和最小值
#path为csv的存储路径，new_path_mean为均值存储路径，new_path_max为最大值存储路径，new_path_min为最小值存储路径
data = pd.read_csv(path, sep=',', header=None, skiprows=1, encoding="gbk")
data_mean = data.mean(axis=0))   #均值，axis=1时，为对行求均值
data_max =  data.max(axis=0))    #最大值
data_min =  data.min(axis=0)))   #最小值
# 均值写入新的csv文件
data_mean.to_csv(new_path_mean, index=0, header=0, mode='a')   # mode='a'为追加模式
# 最大值写入新的csv文件
data_max.to_csv(new_path_max, index=0, header=0, mode='a')     #mode='w'为写模式
# 最小值写入新的csv文件
data_min.to_csv(new_path_min, index=0, header=0, mode='a')