如何遍历数据框并将文件夹创建为 df 中的列，将子文件夹创建为 df 中的行？答案

【问题标题】：How can I iterate through Data Frame and create folders as columns in the df and subfolders as rows in the df?如何遍历数据框并将文件夹创建为 df 中的列，将子文件夹创建为 df 中的行？
【发布时间】：2021-10-06 15:09:00
【问题描述】：

这是我得到的代码：

prod_lst = getprod()
prod_df = pd.DataFrame(prod_lst, columns = ['Client'])
for i, j in prod_df.iterrows():
  print(i,j)
  path = '../models/' + i + '/' + j
  isExist = os.path.exists(path)
  if not isExist:
      os.makedirs(path)

'''

  Client

0 OTT

1 DVD

2 OTV

'''

需要类似目录

''' 客户

OTT

DVD

OTV

'''

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

DataFrame.iterrows 产生“（索引，系列）对。”这意味着 j 是一系列值，表示 DataFrame 中的行。要从 Client 访问特定值，我们需要从系列中选择值：

import os
import pandas as pd

# Sample DF
prod_df = pd.DataFrame([['OTT'], ['DVD'], ['OTV']], columns=['Client'])
# Column to Select
col = 'Client'
# Iterate over rows
for idx, row in prod_df.iterrows():
    path = f'../models/{col}/{row[col]}'
    exists = os.path.exists(path)
    if not exists:
        os.makedirs(path)

或者，如果我们不需要行中的所有值，我们可以只迭代 Client 列：

import os
import pandas as pd

# Sample DF
prod_df = pd.DataFrame([['OTT'], ['DVD'], ['OTV']], columns=['Client'])
# Loop Over Just the Client Column
col = 'Client'
# Loop Over values in just the column
for value in prod_df[col]:
    path = f'../models/{col}/{value}'
    exists = os.path.exists(path)
    if not exists:
        os.makedirs(path)

文件夹创建逻辑也可以用Path.mkdir from pathlib来简化：

from pathlib import Path

import pandas as pd

# Sample DF
prod_df = pd.DataFrame([['OTT'], ['DVD'], ['OTV']], columns=['Client'])
# Loop Over Just the Client Column
col = 'Client'
for value in prod_df[col]:
    Path(f'../models/{col}/{value}').mkdir(parents=True, exist_ok=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

我找到了一种有效的方法；不确定这是否是最佳做法。

for value, rows in prod_df.itertuples():
    
    path = '../models/' + prod_df.columns[0] + '/' + rows
    isExist = os.path.exists(path)
    if not isExist:
        os.makedirs(path)

【讨论】：