Python批量处理csv并保存过程解析
更新时间：2020年05月16日 11:32:11 作者：zhoulonghai
这篇文章主要介绍了Python批量处理csv并保存过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
需求：
1.大量csv文件，以数字命名，如1.csv、2.cvs等；
2.逐个打开，对csv文件中的某一列进行格式修改；
3.将更改后的内容写入新的csv文件。
解决思路：
先读取需处理的csv文件名，去除文件夹下的无用文件，得到待处理文件地址名称和新文件保存的地址名称，分别读取每一个csv文件进行处理后写入新的文件。
if __name__ == '__main__':
filenames_in = '../Train_data/' # 输入文件的文件地址
filenames_out = '../Train_data1/' # 新文件的地址
pathDir = os.listdir(filenames_in)
for allDir in pathDir:
child = re.findall(r"(.+?).csv", allDir) # 正则的方式读取文件名，去扩展名
if len(child) > 0: # 去掉没用的系统文件
newfile=''
needdate = child #### 这个就是所要的文件名
domain1 = os.path.abspath(filenames_in) # 待处理文件位置
info = os.path.join(domain1, allDir) # 拼接出待处理文件名字
domain2 = os.path.abspath(filenames_out) # 处理完文件保存地址
outfo = os.path.join(domain2, allDir) # 拼接出新文件名字
print(info, "开始处理")
# ------省略数据处理过程----------------------
df.to_csv(outfo, encoding='utf-8') # 将数据写入新的csv文件
print(info,"处理完")
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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