在不同的子目录中操作数据框

Question

我有许多子目录，其中有独特的数据集。我想单独对这个 df 做一些操作。类似于：访问每个子目录，进行操作，转到下一个目录并执行相同操作。出于说明目的，我可以提供代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import os 


os.mkdir('folder1')

d = {'column1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'], 'column2': [10, 8, 6, 4, 2], 'column3': [1, 2, 3, 4, 5]}
test_a  = pd.DataFrame(data=d)
test_a.to_csv('folder1/test_a.csv')

os.mkdir('folder2')
g = {'column1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'], 'column2': [10, 8, 6, 4, 2], 'column3': [1, 2, 3, 4, 5]}
test_b = pd.DataFrame(data=g)
test_b.to_csv('folder2/test_b.csv')

上面的代码创建了子目录，然后将示例 df 保存在该子目录中。

假设我想实现以下目标：

按column1对每个文件夹中的每个数据集进行Grouby（计数），并将其作为单独的数据框保存在相应的子目录中。最好用起始字母（在本例中为 test）而不是扩展名 (csv) 来调用每个数据帧。

我可以编写关于如何对数据集进行分类的通用函数，但我不知道如何访问每个子目录。 （可能使用 for 循环和 os/glob 包）。

提前致谢。

Answer 1

使用pathlib:

import pandas as pd
import pathlib

# directory where data files are stored
data_dir = pathlib.Path('data')

for csvfile in data_dir.glob('**/*.csv'):
    print(f"Processing '{csvfile.name}' in '{csvfile.parent}'")
    df = pd.read_csv(csvfile)
    # do stuff here
    out = df.groupby('column1').mean()  # mean or whatever you want
    out.to_csv(csvfile.parent / f"{csvfile.stem}_grp.csv")
    print(f"Saved as '{csvfile.stem}_grp.csv' in '{csvfile.parent}'")
    print()

输出：

Processing 'test_a.csv' in 'data/folder1'
Saved as 'test_a_grp.csv' in 'data/folder1'

Processing 'test_b.csv' in 'data/folder2'
Saved as 'test_b_grp.csv' in 'data/folder2'

目录树：

data
├── folder1
│   ├── test_a.csv
│   └── test_a_grp.csv
└── folder2
    ├── test_b.csv
    └── test_b_grp.csv