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我有 300 个原始数据(.xlsm),想要提取有用的数据并将它们转换为 csv 文件作为后续神经网络的输入,现在我尝试用 10 个数据来实现它们作为示例,我已经成功提取了信息我需要,但我不知道如何将它们转换为同名的 csv 文件,对于单个数据我们可以使用 df.to_csv,但是对于所有数据怎么样?与 for 函数?
import glob
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import os
excel_files = glob.glob('../../Versuch/Versuche/RohBeispiel/*.xlsm')
directory = '/Beispiel'
for files in excel_files:
data = pd.read_excel(files)
# getting the list of rows and columns you need
list_of_dfs = pd.DataFrame(data.values[0:600:,12:26],
columns=data.columns[12:26]).drop(['Sauberkeit', 'Temparatur'], axis=1)
# converting pandas dataframe columns to numeric: string into float
cols = ['KonzA', 'KonzB', 'KonzC', 'TempA',
'TempB', 'TempC', 'Modul1', 'Modul2',
'Modul3', 'Modul4', 'Modul5', 'Modul6']
list_of_dfs[cols] = list_of_dfs[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce', axis=1)
# Filling down from a column through missing data
for fec in list_of_dfs[cols]:
list_of_dfs[fec].fillna(method='ffill', inplace=True)
csvfilename = files.split('/')[-1].split('.')[0] + '.csv'
newtempfile = os.path.join(directory,csvfilename)
print(newtempfile)
print(list_of_dfs.head(2))
问题已解决。
folder_name = 'Beispiel'
csvfilename = files.split('/')[-1].split('.')[0] + '.csv' # change into csv files
newtempfile = os.path.join(folder_name, csvfilename)
# Verify if directory exists
if not os.path.exists(folder_name):
os.makedirs(folder_name) # If not, create it
print(newtempfile)
list_of_dfs.to_csv(newtempfile, index=False)
最佳答案
最简单的方法是从 Excel 中获取文件名,然后使用 os.path.join() 方法将其保存到您想要的目录。
directory = "C:/Test"
for files in excel_files:
csvfilename = (os.path.basename(file)[-1]).replace('.xlsm','.csv')
newtempfile=os.path.join(directory,csvfilename)
由于您已经有了要插入 csv 文件的 excel df,只需将上述代码添加到循环中并将输出 csv 文件更改为“newtempfile”即可。
df.to_csv(newtempfile, 'Beispel/data{0}.csv'.format(idx))
希望这有帮助。 :)
cols = ['KonzA', 'KonzB', 'KonzC', 'TempA',
'TempB', 'TempC', 'Modul1', 'Modul2',
'Modul3', 'Modul4', 'Modul5', 'Modul6']
excel_files = glob.glob('../../Versuch/Versuche/RohBeispiel/*.xlsm')
for file in excel_files:
data = pd.read_excel(file, columns = cols) # import only the columns you need to the dataframe
csvfilename = (os.path.basename(files)[-1]).replace('.xlsm','.csv')
newtempfile=os.path.join(directory,csvfilename)
# converting pandas dataframe columns to numeric: string into float
data[cols] = data[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce', axis=1)
data[cols].fillna(method='ffill', inplace=True)
data.to_csv(newtempfile).format(idx)
关于python - 使用 pandas 将多个 xlsm 文件自动转换为多个 csv 文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53590379/
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