随机把文件放在指定的多个文件夹里

随机把文件放在指定的多个文件夹里

如果你有多个文件,你想把它们放进指定的文件夹中,而且随机放进去,那么你可以使用这个小工具。
#随机分配文件
#把多个文件放进指定的文件夹
#分配文件
#把文件放进文件夹
#多个文件放进多个文件夹

随机把文件放在指定的多个文件夹里

如果你有一些文件,你想把它们分配到指定的文件夹中,
那么你可以使用这个工具,下面来看演示吧。
把你的文件拖到这个工具中,左边的框框里来。
把你的文件夹,拖到右边这个框框里来。
设定好,每个文件夹存放多少个文件。
你可以让它自动算出来,平均分配。
也可以手动填写,如果手动填写,
那就严格按手写的个数,
多余的文件不会动。
好了,今天就分享到这里吧。
 

<think>我们需要依次读取一个文件夹内的多个CSV文件,对每个文件的每一列进行求和(假设列都是数值类型,或者可以转换为数值),然后将每个文件的列求和结果保存到一个新的CSV文件中(每个文件一行,列名为各个字段名,值为该文件该列的和) 步骤: 1. 指定包含多个CSV文件文件夹路径 2. 遍历该文件夹下的所有CSV文件 3. 对于每个CSV文件: a. 读取CSV文件 b. 对每一列进行求和(跳过非数值列?或者尝试转换为数值?) c. 记录每个文件的列求和结果(以及文件名,以便区分) 4. 将所有文件的列求和结果合并成一个DataFrame(每一行代表一个文件,每一列代表该列在文件中的求和) 5. 将这个DataFrame保存为一个新的CSV文件 注意:不同CSV文件的列可能不完全相同,所以我们需要考虑列名不一致的情况。我们可以这样处理: - 先收集所有出现过的列名 - 在构建结果DataFrame时,对于某个文件没有的列,求和结果设为NaN或0(根据需求) 但这我们按照每个文件实际拥有的列进行求和。如果希望结果表格包含所有文件的列,那么我们可以使用一个集合来记录所有列名,然后为每个文件创建一行,缺失的列用NaN填充。 我们采用以下策略: - 先遍历所有文件,收集所有列名(去重合并) - 然后创建一个空的DataFrame,列名为所有列名,再加上一个标识文件名的列(例如'filename') - 逐个读取文件,计算每列的和(只计算数值列),然后将结果放入DataFrame的一行中,同时记录文件名 但是,如果文件很多且列很多,可能会占用较大内存。另一种做法是:先处理第一个文件,然后后续文件逐行添加(但列名不一致会导致麻烦)。 我们可以这样:先遍历所有文件,记录所有列名的并集。然后为每个文件生成一个Series(列名为该文件实际拥有的列),再使用reindex(columns=all_columns)来对齐列。 具体步骤: 1. 获取文件夹中所有CSV文件的路径列表。 2. 创建一个空的集合`all_columns`来收集所有列名,以及一个列表`results`来存储每个文件的结果(字典形式,包含文件名和各列的和)。 3. 第一次遍历:收集所有列名(或者我们可以在处理每个文件时动态更新列名集合)。 4. 第二次遍历每个文件: df = pd.read_csv(filepath) 初始化一个字典来记录该文件的结果:{'filename': 文件名} 对每一列,尝试转换为数值(如果转换失败,则用NaN填充),然后求和(忽略NaN) 将每一列的和存入字典(列名为键,和为值) 将这个字典添加到`results`列表中 同时更新`all_columns`(其实在第一次遍历时我们就已经收集了所有列名,所以这我们可以先收集列名,然后再用一个统一的列名集合) 但是,为了确保列名集合完整,我们可以先遍历一次所有文件,收集所有列名。 然而,这样需要读取两次文件?为了效率,我们可以在第一次读取文件时就完成收集列名和计算求和,然后记录求和结果,同时收集列名。然后第二次再构建DataFrame。 调整: 我们先遍历每个文件,在遍历的过程中: - 读取文件 - 获取该文件的列名,更新到全局列名集合 - 计算各列的和(数值列),并记录到字典(包括文件名) - 将字典保存到列表 然后,创建一个DataFrame,列名为:['filename'] + sorted(all_columns) (注意:我们使用sorted来固定列的顺序) 然后遍历结果列表中的每个字典,将其转换为Series,并使用全局列名来对齐(即每个字典可能只包含部分列,缺少的列用NaN填充) 最后,将整个DataFrame保存为CSV。 但是,如果文件很大,我们读取两次?不,我们只需要读取一次,因为我们在一次读取中同时收集列名和计算求和。实际上,我们只需要读取每个文件一次。 具体代码步骤: 步骤1:初始化 all_columns = set() results = [] # 每个元素是一个字典:{'filename': 文件名, 'column1': sum1, ...} 步骤2:遍历文件夹中的每个CSV文件 for file in csv_files: df = pd.read_csv(file) current_columns = set(df.columns) all_columns = all_columns.union(current_columns) # 更新列名集合 # 初始化当前文件的结果字典 file_result = {'filename': os.path.basename(file)} # 对每一列进行求和 for col in df.columns: # 尝试转换为数值,非数值转为NaN,然后求和(跳过NaN) s = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') col_sum = s.sum() file_result[col] = col_sum results.append(file_result) 步骤3:创建结果DataFrame # 创建列名列表:文件名列 + 所有列名(排序) columns_sorted = sorted(all_columns) # 对列名进行排序 final_columns = ['filename'] + columns_sorted result_df = pd.DataFrame(columns=final_columns) # 将每个文件的结果字典转换为DataFrame的一行 for res_dict in results: # 使用字典创建Series,然后reindex以匹配final_columns(缺少的列会变成NaN) row = pd.Series(res_dict).reindex(final_columns) result_df = result_df.append(row, ignore_index=True) 步骤4:保存结果 result_df.to_csv('汇总结果.csv', index=False) 注意:上面的方法在每次append时都会复制整个DataFrame,如果文件很多,效率较低。我们可以先构建一个列表,每个元素是一行(Series),然后用pd.concat一次性构建。 改进步骤3: rows = [] for res_dict in results: row = pd.Series(res_dict) # 使用reindex来对齐列 row = row.reindex(final_columns) rows.append(row.to_frame().T) # 转为DataFrame(一行) result_df = pd.concat(rows, ignore_index=True) 或者更高效地: # 先构建一个字典列表,然后直接用这个列表创建DataFrame(但是这样创建的DataFrame列会自动取并集,缺失值为NaN,所以不需要reindex?) # 但是要注意,我们要求列的顺序是固定的(先filename,再按字母排序的其他列),而自动取并集时列的顺序是随机的(按出现顺序?) # 所以我们可以先创建一个DataFrame,然后重新排序列 result_df = pd.DataFrame(results) # 然后调整列顺序:确保第一列是filename,然后其他列按字母排序 # 但是注意,可能results中有的字典有filename,有的没有?不会,因为我们每个字典都有filename。 # 现在列的顺序是:filename和其他列(其他列的顺序是遍历过程中出现的顺序,不一定一致) # 我们要的是:第一列固定为filename,然后其他列按字母排序 # 获取除了filename以外的列名 other_columns = sorted([col for col in result_df.columns if col != 'filename']) final_columns = ['filename'] + other_columns result_df = result_df[final_columns] 这种方法更简单,而且效率更高。 因此,调整步骤2和3: 步骤2:遍历每个文件,构建results列表(每个元素是一个字典,包含filename和各列的和) 步骤3:result_df = pd.DataFrame(results) 然后调整列顺序:先取出所有列名,去掉'filename',排序,然后重新组合列顺序 但是注意:有可能某个字典没有'filename'键?不会,因为我们每个字典都添加了'filename'。 实现代码: import pandas as pd import os folder_path = '文件夹路径' # 替换为你的文件夹路径 output_file = '汇总结果.csv' # 获取文件夹下所有CSV文件 all_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv') and os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f))] # 初始化 results = [] # 每个元素是一个字典:文件名和各列的和 # 遍历所有CSV文件 for file in all_files: # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file) # 创建当前文件的结果字典,记录文件名 file_result = {'filename': os.path.basename(file)} # 对每一列进行求和(转换为数值,非数值转为NaN,然后忽略NaN求和) for col in df.columns: # 尝试转换为数值 s = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') col_sum = s.sum() file_result[col] = col_sum results.append(file_result) # 构建汇总DataFrame result_df = pd.DataFrame(results) # 调整列顺序:第一列为filename,其余列按字母顺序排列 if not results: # 如果results为空,则创建一个空DataFrame result_df = pd.DataFrame(columns=['filename']) else: # 获取除filename外的列名并排序 other_cols = sorted(result_df.columns.drop('filename').tolist()) # 重新排序列 result_df = result_df[['filename'] + other_cols] # 保存结果 result_df.to_csv(output_file, index=False) 注意:如果某个列在某个文件中不存在,则在对应的行中该列的值就是NaN。 但是,我们可能希望将NaN替换为0?因为求和不存在可以认为是0。但是要注意,原文件中有该列但都是非数值,那么求和是0还是NaN?我们用的是sum(),而pd.to_numeric转换后非数值变为NaN,NaN在sum时会被忽略,所以如果整列都是NaN,那么求和就是0?不对,sum()会跳过NaN,但如果全是NaN,则结果为0(因为NaN被忽略,没有元素相加)?实际上,pandas的sum方法在全是NaN时,结果会是0吗?不会,会是NaN(因为在计算时没有有效数据,所以返回NaN)。因此,这我们保留NaN,表示该文件没有这一列或者该列没有有效数值。 如果希望将NaN改为0,可以在构建result_df之后使用fillna(0)。 根据需求,我们可以在保存前执行:result_df.fillna(0, inplace=True) 另外,如果文件很大,可以考虑使用更高效的方法(比如分块读取),但这我们假设文件不是特别大。 下面我们编写完整的代码,并添加一些注释。 </think># 使用Pandas处理文件夹多个CSV文件并汇总求和结果 下面是一个完整的Python代码,用于处理文件夹内的多个CSV文件,提取每列数据并计算各列求和,最后将结果保存到新的CSV文件中: ```python import pandas as pd import os import numpy as np def process_csv_files(input_folder, output_file): """ 处理文件夹内所有CSV文件,计算每列求和并保存结果 参数: input_folder (str): 包含CSV文件文件夹路径 output_file (str): 保存汇总结果的CSV文件路径 返回: pd.DataFrame: 包含所有文件列求和结果的DataFrame """ # 获取文件夹内所有CSV文件 csv_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.csv') and os.path.isfile(os.path.join(input_folder, f))] if not csv_files: print(f"在文件夹 {input_folder} 中未找到CSV文件") return None # 初始化结果存储 all_results = [] column_sums = {} # 用于累积所有文件的列求和 print(f"开始处理 {len(csv_files)} 个CSV文件...") # 处理每个CSV文件 for i, csv_file in enumerate(csv_files): file_path = os.path.join(input_folder, csv_file) # 读取CSV文件 try: df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') except UnicodeDecodeError: df = pd.read_csv(file_path, encoding='latin1') # 尝试其他编码 # 计算当前文件的列求和 file_results = {"文件名": csv_file} for col in df.columns: # 尝试转换为数值类型并求和 try: col_sum = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').sum() except: col_sum = np.nan # 无法计算时为NaN file_results[col] = col_sum # 累加全局列求和结果 if col not in column_sums: column_sums[col] = 0 if not np.isnan(col_sum): column_sums[col] += col_sum all_results.append(file_results) print(f"已处理文件 {i+1}/{len(csv_files)}: {csv_file}") # 添加所有文件的列总计 total_row = {"文件名": "所有文件总计"} for col, total in column_sums.items(): total_row[col] = total all_results.append(total_row) # 创建结果DataFrame result_df = pd.DataFrame(all_results) # 保存结果到CSV文件 result_df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig') print(f"\n所有文件的列求和结果已保存到: {output_file}") return result_df # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 配置输入文件夹和输出文件路径 input_folder = "csv_files" # 替换为你的CSV文件所在文件夹 output_file = "列求和汇总结果.csv" # 执行处理 result = process_csv_files(input_folder, output_file) # 显示部分结果 if result is not None: print("\n汇总结果预览:") print(result.head()) ``` ## 数学原理说明 对于每个CSV文件中的每一列数据,我们使用以下公式计算列的总和: $$ \text{列求和} = \sum_{i=1}^{n} x_i $$ 其中: - $n$ 是该列的行数 - $x_i$ 是该列第 $i$ 行的值 对于整个文件夹中所有文件的某个列的总和计算: $$ \text{全局列总和} = \sum_{j=1}^{m} \left( \sum_{i=1}^{n_j} x_{ij} \right) $$ 其中: - $m$ 是CSV文件数量 - $n_j$ 是第 $j$ 个文件的该列行数 - $x_{ij}$ 是第 $j$ 个文件中该列第 $i$ 行的值[^1] ## 代码功能说明 1. **文件处理流程**: - 扫描指定文件夹中的所有CSV文件 - 按顺序读取每个文件 - 对每列数据进行数值转换和求和计算 - 保存每个文件的列求和结果 - 计算所有文件的列总和 - 将结果导出到新的CSV文件 2. **数据处理特点**: - 自动处理不同编码的CSV文件 - 智能转换数值数据(处理字符串型数字) - 处理非数值数据(设为NaN) - 自动累加所有文件的列总和 3. **输出结果结构**: | 文件名 | 列1 | 列2 | ... | 列N | |--------|-----|-----|-----|-----| | 文件1.csv | 求和 | 求和 | ... | 求和 | | 文件2.csv | 求和 | 求和 | ... | 求和 | | ... | ... | ... | ... | ... | | 所有文件总计 | 总和 | 总和 | ... | 总和 | ## 使用注意事项 1. 确保输入的文件夹路径包含CSV文件 2. 输出文件路径需要有写入权限 3. 代码会自动处理不同编码的CSV文件 4. 非数值列会被标记为NaN 5. 大型文件可能需要更多内存和处理时间
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