如何对大量 csv 文件进行排序以按特定顺序读取它们？答案

【问题标题】：How to sort a lot of csv files to read them in a specific order?如何对大量 csv 文件进行排序以按特定顺序读取它们？
【发布时间】：2022-01-12 17:38:24
【问题描述】：

您好，我有多个 csv 文件（很多）具有相同的名称（文件名），但末尾有一个数字。例如，我有 4 个 csv 文件具有相同的文件名，并且在第一个文件的末尾没有多余的数字，但是对于第二个文件，末尾有一个 (0)，第三个文件的末尾有 (1)文件名等等.....

我正在使用 pandas read 来读取 for 循环中的文件，因为我在一个文件夹中有很多文件，并且我正在使用 sorted 对它们进行排序。我遇到的问题是它对文件名进行了很好的排序，第一个文件也很好，但是当它最后有一个文件名（0）时我遇到了问题。它放在最后，我想解决这个问题，因为这些单独的文件一起拥有一个大文件的数据，我试图自动连接它们。一切正常，但排序顺序不是我想要的，因此我有相同的文件连接（这是我想要的）但顺序错误。

我该如何纠正这个问题。 BTY 阅读后我正在对列表中的文件进行排序，并且它以错误的顺序排序，例如 ['filename','filename1','filname2','filename0']。但我想要 ['Filename','Filename0','Filename1','Filename2'] 的顺序。

我知道列表中的文件名是字符串，我尝试将它们转换为 int 和 float 但没有成功我收到此值错误（ValueError: invalid literal for int() with base 10:)

任何帮助将不胜感激。我无法上传代码，因为它有很多功能，而且要找到这些位绝对是巨大的，这对我来说需要很长时间。对此感到抱歉。

【问题讨论】：

标签： python pandas list sorting

【解决方案1】：

将 rsplit 和 sorted 方法与自定义函数一起使用，该函数会进行一些检查并用作排序比较的键。

你可以这样试试：

def function_work(x):
    y = x.rsplit('.', 2)[-2]
    return ('log' not in x, int(y) if y.isdigit() else float('inf'), x)

csvFiles = ['Filename5.csv', 'Filename0.csv', 'Filename1.csv', 'Filename.csv', 'Filename2.csv']
print(sorted(csvFiles, key=function_work, reverse=False))
#output : ['Filename.csv', 'Filename0.csv', 'Filename1.csv', 'Filename2.csv', 'Filename5.csv']

【讨论】：

【解决方案2】：

sorted 函数接受一个名为key 的附加关键字参数，它告诉它如何对iterable 中的项目进行排序。这个参数，key，是一个函数，它期望从输入 iterable 中获取每个条目，并给它一个“排名”或“排序顺序”-

在您的情况下，您需要定义一个 key 函数，它将“无后缀”文件放在“0”之前 -

lst = ['abc.csv', 'abc (0).csv', 'abc (1).csv']
filenames_split_lst = [_.rsplit('.', 1) for _ in lst]
# [['abc', 'csv'], ['abc (0)', 'csv'], ['abc (1)', 'csv']]
base_filenames = [_ for _, csv in filenames_split_lst]
# ['abc', 'abc (0)', 'abc (1)']

def sorting_function(base_filename):
    if (len(base_filename.split()) == 1):
        return 0
    elif len(base_filename.split()) == 2:
        number_suffix = base_filename.split()[1][1:-1]
        return int(number_suffix) + 1

sorted(base_filenames, key=sorting_function)
# ['abc', 'abc (0)', 'abc (1)']

【讨论】：