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Python批量处理csv并保存过程解析
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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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"(.+", 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。

标签：
Python,批量处理,csv,保存
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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