如何使用python遍历目录并从所有csv中删除特定列？答案

【问题标题】：How do use python to iterate through a directory and delete specific columns from all csvs?如何使用python遍历目录并从所有csv中删除特定列？
【发布时间】：2021-07-16 04:03:49
【问题描述】：

我有一个包含多个 csv 的目录。

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')

每个 csv 都有相同的下面的列。下面的代表-

yes no maybe ofcourse
1   2  3     4

我希望我的脚本遍历文件夹中的所有 csv，并删除列，当然也可以。

【问题讨论】：

你可以用df.drop(['maybe ', 'ofcourse'], axis=1)试试pandas，在这里查看pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/…
这能回答你的问题吗？ How can I iterate over files in a given directory? 或 Iterating-through-directories-with-python 或 loop-through-all-csv-files-in-a-folder 或 import-multiple-csv-files
它们是字面上的 CSV 文件（即逗号分隔），还是看起来像上面的文本？对于 CSV，您不需要 Python。

标签： python pandas iteration glob

【解决方案1】：

如果glob 为您提供文件路径，您可以使用pandas 执行以下操作：

import pandas as pd

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
drop = ['maybe ', 'ofcourse']

for file in files:
    df = pd.read_csv(file)
    for col in drop:
        if col in df:
            df = df.drop(col, axis=1)
    df.to_csv(file)

或者，如果您想要一种更简洁的方法来避免从 drop 中获取 KeyErrors，您可以这样做：

import pandas as pd

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
drop = ['maybe ', 'ofcourse']

for file in files:
    df = pd.read_csv(file)
    df = df.drop([c for c in drop if c in df], axis=1)
    df.to_csv(file)

【讨论】：

【解决方案2】：

你的意思是：

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
for filename in files:
    df = pd.read_csv(filename)
    df = df.drop(['maybe ', 'ofcourse'], axis=1)
    df.to_csv(filename)

此代码将删除 maybe 和 ofcourse 列并将其保存回 csv。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用 panda 将 csv 文件读取到数据框，然后使用 drop() 删除特定列。如下所示：

df = pd.read_csv(csv_filename)
df.drop(['maybe', 'ofcourse'], axis=1)

【讨论】：

【解决方案4】：

import pandas as pd
from glob import glob

files = glob(r'C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
for filename in files:
    df = pd.read_csv(filename, sep='\t')
    df.drop(['maybe', 'ofcourse'], axis=1, inplace=True)
    df.to_csv(filename, sep='\t', index=False)

如果文件看起来和你那里的完全一样，那么可能是这样的

【讨论】：