Python遍历目录下文件、读取、千万条数据合并详情 Python遍历目录下文件、读取、

一、使用Python进行文件和文件夹的判断
二、使用Python完整的获取所有文件及文件夹并读取相应的文件
三、使用Python合并数据

append的使用

一、使用Python进行文件和文件夹的判断

递归：主要目的就是遍历文件夹和文件
对文件夹和文件进行属性判断
首先对文件夹进行遍历，看文件夹里有什么样的文件，读取出文件夹中的所有文件

import ospath= "./data" #路径files = os.listdir(path)#os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。for file in files:print(file)if os.path.isfile(path+ "/"+file):#os.path.isfile(path) 判断路径是否为文件print('file'+'这是一个文件')filename,extension = os.path.splitext(file)#分割路径，返回路径名和文件扩展名的元组if extension == ".txt":print(filename+'这是一个文本文件')elif extension == ".xlsx":print(filename+'这是一个excel文件')if os.path.isdir(path + "/" +file):print(file+"是一个文件夹")

读取结果:

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二、使用Python完整的获取所有文件及文件夹并读取相应的文件在我们遍历文件夹的基础上，如何实现快速读取指定文件，提高工作效率？
只需要在上述代码的基础上，导入pandas包，read_excel_我们所需要的文件即可

import pandas as pdimport os path = './data'def get_all_files(path):print('-'*25+'函数被调用'+'-'*25)files = os.listdir(path)#os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。for file in files:if os.path.isfile(path+ "/"+file):#os.path.isfile(path) 判断路径是否为文件print('file'+">>>>>是文件")filename,extension = os.path.splitext(file)#分割路径，返回路径名和文件扩展名的元组if extension == ".txt":print(filename+"#####是文本文件#####")print("读取"+filename+"文件中的内容...........")data = https://www.it610.com/article/pd.read_table(path+'/'+file)print(data)elif extension == ".xlsx":print(filename+'#####是Excel文件#####')print("读取"+filename+"文件中的内容...........")data = https://www.it610.com/article/pd.read_excel(path+'/'+file)print(data)elif extension == ".csv":print(filename+'#####是csv文件#####')print("读取"+filename+"文件中的内容...........")data = https://www.it610.com/article/pd.read_csv(path+'/'+file)print(data)if os.path.isdir(path + "/" +file):print(file+"￥￥￥￥￥￥￥是文件夹￥￥￥￥￥￥￥")get_all_files(path+'/'+file)get_all_files(path)

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【Python遍历目录下文件、读取、千万条数据合并详情】
三、使用Python合并数据在日常工作中我们有很多表格需要处理，如何批量的将很多个文件夹中的表格合并到一起？
重点：

DataFrame.append(*other*, *ignore_index=False*, *verify_integrity=False*, *sort=None*)

append的使用

other: 是要添加的数据，append很不挑食，这个other可以是dataframe，dict，Seris，list等等。
ignore_index: 参数为True时将在数据合并后，按照0，1，2，3....的顺序重新设置索引，忽略了旧索引。
verify_integrity：参数为True时，如果合并的数据与原数据包含索引相同的行，将报错。

path='./project_data' ## 声明一个空的DataFrame，用来做最终的数据合并final_data = https://www.it610.com/article/pd.DataFrame()# 声明一个空的DataFrame，用来做最终的数据合并final_data = pd.DataFrame() def get_all_files(path):global final_dataprint("-"*20 + "函数被调用" + "-"*20)files = os.listdir(path)for file in files:if os.path.isfile(path + "/" +file):print(file+">>>>>是文件")filename,extension=os.path.splitext(file)# 判断是不是文本文件if extension == ".txt" :print(filename+"#####是文本文件#####")print("读取"+filename+"文件中的内容...........")data = https://www.it610.com/article/pd.read_table(path+'/' +file)print(data)elif extension=='.xlsx':print(filename+"#####是Excel文件#####")print("读取"+filename+"文件中的内容...........")data = https://www.it610.com/article/pd.read_excel(path+'/' +file)print(data)elif extension=='.csv':print(filename + "是csv文件，是本次需要处理的文件")# 获取文件内容file_data = https://www.it610.com/article/pd.read_csv(path +'/'+file)final_data = https://www.it610.com/article/final_data.append(file_data,ignore_index=True)#append描述：在列表ls最后(末尾)添加一个元素objectprint("《《《《合并"+filename+"文件数据》》》》")# 判断是不是文件夹elif os.path.isdir(path+'/'+file):print(file + "￥￥￥￥是文件夹￥￥￥￥￥￥")get_all_files(path + '/' + file)get_all_files(path)print("数据合并完成")

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开始合并，我们来查看一下合并后的数据：

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总共1000多万条数据，如果我们用Excel的话估计要很多时间将这么多表格合并，而且会很卡，
到此这篇关于Python遍历目录下文件、读取、千万条数据合并详情的文章就介绍到这了,更多相关Python遍历目录下的文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！