Python脚本自动化：批量处理文件、数据等实战案例

原创向右看齐 2024-12-19 22:12 79阅读 0赞

Python的脚本自动化在处理文件和数据方面有着广泛的应用。以下是一些实战案例：

1. **批量重命名文件**：
```python
import os

def rename_files(directory, old_name, new_name):
    for filename in os.listdir(directory):
        if filename == old_name:
            new_filename = new_name
            if not os.path.exists(new_filename):
                os.rename(os.path.join(directory, old_name)), 
                os.rename(os.path.join(directory, new_filename)), 
                print(f"{old_name} 转化为 {new_name} 成功!")
            else:
                print(f"文件 {new_name} 已存在，无法重命名。"))
        elif filename == new_name:
            print(f"文件 {new_name}} 与要创建的文件同名，无法重命名。")
    else:
        print(f"{filename} 不是 {old_name} 或者 {new_name}，无法重命名。"))

# 使用方法
rename_files('/path/to/directory', 'file.txt', 'new_file.txt')
```

2. **批量数据清洗**：
```python
import pandas as pd

def clean_data(file_path, column_to_clean):
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # 清理指定列的空值、异常值等
    cleaned_column = df[column_to_clean].dropna()  # 假设不处理异常值，此处默认将非空值保留

# 如果需要保存清理后的数据，可以这样做
    if len(cleaned_column) > 0:
        cleaned_column.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
        print("数据清洗成功，已保存到 'cleaned_data.csv' 文件中。")
    else:
        print("数据清洗失败，未找到有效的数据进行清理。")

# 使用方法
clean_data('/path/to/your/datafile.csv', 'column_to_clean')
```

这些案例展示了Python脚本自动化在处理文件和数据任务中的威力。可以根据具体需求进行修改和扩展。