python3.7 利用函数os pandas利用excel对文件名进行归类

这里用的python 版本是3.7最新的版本写的。 利用excel ,对门店的二维码对对应所属小区进行分类,比如在excel 江南摩尔店对应浙北大区,那么二维码名字为江南摩尔店的会自动分类到浙北大区这个文件夹中。

二维码图片文件如下:

我们在excel 利用简单的VLOOKUP函数进行数据匹配后得到如下:

这里意思是 江南摩尔店,平湖新华中路 属于浙北大区以此类推。

小区 门店
浙北大区 江南摩尔店
浙北大区 平湖新华中路
浙北大区 上虞青春店
浙北大区 上虞阳光店
浙北大区 三水湾店
浙北大区 吉水店
浙北大区 洪波路店
浙北大区 嘉善健康店
浙北大区 施家北路店
浙北大区 少年路店
浙北大区 王江泾店
浙北大区 海角湾店
浙北大区 舜湖店
浙北大区 桐乡庆丰店
浙西一区 龙游太平店
浙西一区 龙游北门店
浙西一区 衢州蛟池店
浙西一区 开化步行店
浙西一区 江山解放路
浙西一区 开化解放路
浙西一区 兰溪聚仁店
浙西一区 兰溪星辰店
浙西一区 建德店
浙西一区 龙游人民路
浙西二区 丽水中东店
浙西二区 丽水解放店
浙西二区 武义解放店
浙西二区 武义东升店
浙西二区 遂昌北街
.... ....

代码如下:

# encoding:utf-8
import os, shutil
import pandas as pd
while True:
  """
  下面try 代码是在D盘创建3个文件夹
  """
  try:
    os.makedirs("d:/shop/area")
    os.makedirs("d:/shop/qrcode")
    os.makedirs("d:/shop/excel")

  except:

    area_path = "d:/shop/area" #读取需要分类的大类路径
    qrcode_path = "d:/shop/qrcode" #读取文件
    excel_path = "d:/shop/excel" #读取excel
    info = input("请把需要分类依据的excel表格放入到:%s,放入好请输入y:" % excel_path) #这里我没有写判断是否存在文件,而是一个放入文件缓冲
    if info == "y" or "Y":
      excel_file = os.listdir(excel_path) #读取excel文件夹的文件
      rd_excel = pd.read_excel("d:/shop/excel/%s" % excel_file[0]) #读取excel内容
      list_shop = rd_excel.values.tolist() #讲excel 转成列表
      infocode = input("请把二维码文件放入到:%s,放入好请按y:" % qrcode_path) #这里我没有写判断是否存在文件,而是一个放入文件缓冲
      if infocode == 'y' or 'Y':
        qrcode_file = os.listdir(qrcode_path) #读取二维码目录下文件
        for shops in list_shop: #循环excel转成的列表的值
          for files in qrcode_file: #循环读取qrcode目录下文件
            ewm = os.path.splitext(files)[0] #讲qrcode 目录下文件进行分割出文件名
            if ewm == shops[1]: #判断 qrcode目录下的文件名是否等于表格中的需要进行分类的文件名
              if os.path.exists(area_path + '/' + shops[0]): #判断路径是否存在
                shutil.move(qrcode_path + '/' + ewm + '.png', area_path + '/' + shops[0]) #移动文件
              else:
                os.mkdir(area_path + '/' + shops[0]) #不存在,就创建文件 根据excel创建小区的文件夹
    break

完成好如下:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python使用xlrd模块读写Excel文件的方法

    本文实例讲述了python使用xlrd模块读写Excel文件的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 一.安装xlrd模块 到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装,前提是已经安装了python 环境. 二.使用介绍 1.导入模块 复制代码 代码如下: import xlrd 2.打开Excel文件读取数据 复制代码 代码如下: data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls') 3.使用技巧 获取一个工作表

  • python中使用xlrd、xlwt操作excel表格详解

    最近遇到一个情景,就是定期生成并发送服务器使用情况报表,按照不同维度统计,涉及python对excel的操作,上网搜罗了一番,大多大同小异,而且不太能满足需求,不过经过一番对源码的"研究"(用此一词让我觉得颇有成就感)之后,基本解决了日常所需.主要记录使用过程的常见问题及解决. python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库.可从这里下载https://pypi.python.org/pypi.下面分别记录python

  • Python xlrd读取excel日期类型的2种方法

    有个excle表格需要做一些过滤然后写入数据库中,但是日期类型的cell取出来是个数字,于是查询了下解决的办法. 基本的代码结构 复制代码 代码如下: data = xlrd.open_workbook(EXCEL_PATH)  table = data.sheet_by_index(0)  lines = table.nrows  cols = table.ncols  print u'The total line is %s, cols is %s'%(lines, cols) 读取某个单元

  • 用python读写excel的方法

    本文实例讲述了用python读写excel的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 最近需要从多个excel表里面用各种方式整理一些数据,虽然说原来用过java做这类事情,但是由于最近在学python,所以当然就决定用python尝试一下了.发现python果然简洁很多.这里简单记录一下.(由于是用到什么学什么,所以不算太深入,高手勿喷,欢迎指导) 一.读excel表 读excel要用到xlrd模块,官网安装(http://pypi.python.org/pypi/xlrd).然后就可以跟着里面

  • Python读写Excel文件的实例

    最近由于经常要用到Excel,需要根据Excel表格中的内容对一些apk进行处理,手动处理很麻烦,于是决定写脚本来处理.首先贴出网上找来的读写Excel的脚本. 1.读取Excel(需要安装xlrd): #-*- coding: utf8 -*- import xlrd fname = "reflect.xls" bk = xlrd.open_workbook(fname) shxrange = range(bk.nsheets) try: sh = bk.sheet_by_name(

  • python制作爬虫并将抓取结果保存到excel中

    学习Python也有一段时间了,各种理论知识大体上也算略知一二了,今天就进入实战演练:通过Python来编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫. 第一步:分析网站的请求过程 我们在查看拉勾网上的招聘信息的时候,搜索Python,或者是PHP等等的岗位信息,其实是向服务器发出相应请求,由服务器动态的响应请求,将我们所需要的内容通过浏览器解析,呈现在我们的面前. 可以看到我们发出的请求当中,FormData中的kd参数,就代表着向服务器请求关键词为Python的招聘信息. 分析比较复杂的页面请求与响应信息,

  • Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    安装Python环境 ANACONDA是一个Python的发行版本,包含了400多个Python最常用的库,其中就包括了数据分析中需要经常使用到的Numpy和Pandas等.更重要的是,不论在哪个平台上,都可以一键安装,自动配置好环境,不需要用户任何的额外操作,非常方便.因此,安装Python环境就只需要到ANACONDA网站上下载安装文件,双击安装即可. ANACONDA官方下载地址:https://www.continuum.io/downloads 安装完成之后,使用windows + r

  • Python使用xlwt模块操作Excel的方法详解

    本文实例讲述了Python使用xlwt模块操作Excel的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 部分摘自官网文档. 该模块安装很简单 $ pip install xlwt 先来个简单的例子: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 # ============================================================================== # # Filename: demo.py # Description: exc

  • Python操作Excel之xlsx文件

    前言 之前处理excel的读写时用的是xlrd/xlwt,但是这两个库有个缺点就是只对xls的格式处理的比较好,对以xlsx结尾的格式就不行了.由于现在大家使用的都是最新版本的office,excel的格式都是xlsx,因此此时再继续用xlrd/xlwt处理就不合适了,庆幸的是对于xlsx文件的读写,我们还可以使用openpyxl来操作. 我对excel并不熟悉,平时也不怎么用,所以对excel的处理很简单,只是简单的读写,这里演示的也是简单的读写操作,具体的高级功能,可以参考文后的链接地址.

  • python3.7 利用函数os pandas利用excel对文件名进行归类

    这里用的python 版本是3.7最新的版本写的. 利用excel ,对门店的二维码对对应所属小区进行分类,比如在excel 江南摩尔店对应浙北大区,那么二维码名字为江南摩尔店的会自动分类到浙北大区这个文件夹中. 二维码图片文件如下: 我们在excel 利用简单的VLOOKUP函数进行数据匹配后得到如下: 这里意思是 江南摩尔店,平湖新华中路 属于浙北大区以此类推. 小区 门店 浙北大区 江南摩尔店 浙北大区 平湖新华中路 浙北大区 上虞青春店 浙北大区 上虞阳光店 浙北大区 三水湾店 浙北大区

  • 利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例

    前言 在网上找了很多Python处理Excel的方法和代码,都不是很尽人意,所以自己综合网上各位大佬的方法,自己进行了优化,具体的代码如下. 博主也是新手一枚,代码肯定有很多需要优化的地方,欢迎各位大佬提出建议~ 代码我自己已经用了一段时间,可以直接拿去用 主要功能 按行合并 ,即保留固定的表头(如前几行),实现多个Excel相同格式相同名字的表单按纵轴合并: 按列合并. 即保留固定的首列,实现多个Excel相同格式相同名字的表单按横轴合并: 表单集成 ,实现不同Excel中相同sheet的集成

  • 如何利用pandas将Excel转为html格式

    前言 大家谈及用Pandas导出数据,应该就会想到to.xxx系列的函数. 这其中呢,比较常用的就是pd.to_csv()和pd.to_excel().但其实还可以将其导成Html网页格式,这里用到的函数就是pd.to_html()! 读取Excel 今天我们要实现Excel转为html格式,首先需要用读取Excel中的表格数据. import pandas as pd data = pd.read_excel('测试.xlsx') 查看数据 data.head() 下面我们来学习把DataFr

  • Python利用pandas处理Excel数据的应用详解

    最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令

  • python利用pandas将excel文件转换为txt文件的方法

    python将数据换为txt的方法有很多,可以用xlrd库实现.本人比较懒,不想按太多用的少的插件,利用已有库pandas将excel文件转换为txt文件. 直接上代码: ''' function:将excel文件转换为text author:Nstock date:2018/3/1 ''' import pandas as pd import re import codecs #将excel转化为txt文件 def exceltotxt(excel_dir, txt_dir): with co

  • 利用Python的pandas数据处理包将宽表变成窄表

    目录 前言 1.引入包 3.关键操作,将宽表转换为窄表 4.对空值进行处理 5.导出存储到Excel中 前言 工作中经常会使用到将宽表变成窄表,例如这样的形式 编号 编码 单位1 单位2 单位3 单位4 ... ... ... ... ... ...       1 编码1... 数量... 数量... 数量... 数量... ... ... ... ... ... ...       2 编码2... 数量... 数量... 数量... 数量... ... ... ... ... ... ..

  • 利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法

    环境:numpy,pandas,python3 在机器学习和深度学习的过程中,对于处理预测,回归问题,有时候变量是时间,需要进行合适的转换处理后才能进行学习分析,关于时间的变量如下所示,利用pandas和numpy对csv文件中时间进行处理. date (UTC) Price 01/01/2015 0:00 48.1 01/01/2015 1:00 47.33 01/01/2015 2:00 42.27 #coding:utf-8 import datetime import pandas as

  • 利用Python实现简单的Excel统计函数

    目录 需求分析 解决步骤 最终结果 技术总结 需求分析 根据原始数据,计算出累计和.回撤.连续正确.连续错误.连续正确值与连续错误值6项数据,其中原始数据大于等于0认定为正确,原始数据小于0为错误.明白了要求,那我们就开始撸代码吧~ 解决步骤 import pandas as pd #创建一个计算数据的函数 def calculate(df): pass #读取原始数据,将索引列去除 df = pd.read_excel('需求0621.xlsx',index_col=0) #调用计算数据的函数

  • Python中利用函数装饰器实现备忘功能

    "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种程度上有些相似,但它并不是该单词的错误拼写.实际上,Memoisation是一种用于通过计算来加速程序的技术,它通过记住输入量的计算结果,例如函数调用结果,来实现其加速目的.如果遇到相同的

  • c++回调之利用函数指针示例

    c++回调之利用函数指针示例 复制代码 代码如下: #include <iostream>using namespace std; /************************************************************************//*                下层实现: CALLBACK                                        *//**********************************

随机推荐