用Python遍历文件夹下的所有文件并进行数据处理（Pathlib简介）

在数据分析的日常工作中，我们可能会经常需要处理这样的问题：将一个或多个文件夹下的文件中的数据进行分析、处理、整合。这些文件通常是相似的或是同类别的，比如我们有多个月份的销售信息，每个月份的数据分别存在一个excel文档中；多个类别的销售信息，每个类的数据分别存在一个excel文档中等等。像是如图中所示：

在当前文件夹中存在“files”文件夹，里面是我们将要分析的数据，在该文件夹目录下又有如下四个文件夹，我们可以看作是四个大类的数据：

这四个文件夹当中就分别存放着所对应的数据，随便打开其中一个文件夹，数据文件如图所示：

 其中每个文件的内容大致是相同：

所有文件共有128个，每个文件中条目数在几百行，我们需要分别对这些文件中的数据进行分析，求出每个文件中所属类目的起始日期、终止日期、平均转化率、平均客单价，然后汇总到一起输出一份数据分析报告。如果用excel来一个个处理的话需要处理128次，想想就觉得费力啊！那么这个时候用上我们的pandas就再合适不过了。这个时候有些朋友会有些疑惑，我们该如何遍历这些文件并读取数据呢？本文就通过os库以及pathlib库为大家讲解，并在最后重点介绍一下pathlib。

首先导入我们需要使用到的库：

设置自己存放文件的根目录：

file_path = "/Users/***/jupyter_notebook/Python_file_processing/files"

先用os的方法，这里我们使用os.walk()来遍历文件名：

可以看到每次遍历都包含当前文件夹的根路径、该文件夹下的文件夹、该文件夹下的所有文件列表。通过代码我们可以轻松地将所有文件名整理到一个列表中：

for iroot, idirs, ifiles in os.walk(file_path):
        ifiles.remove('.DS_Store')
        file_list.extend(ifiles)
        file_dict[iroot] = ifiles

因为pandas读取文件需要绝对路径，所以我们建立一个根路径与文件名对应的字典，之后拼凑成绝对路径。file_dict如下图所示：

这样我们就可以通过dict.items()来拼接文件的绝对路径了，然后遍历读取文件，分析我们所需要的指标：

for k, v in file_dict.items():
        file_name = os.path.join(k, i)
        file = pd.read_excel(file_name)
        start_time.append(file['日期'].min())
        end_time.append(file['日期'].max())
        conversion_mean.append(file['转化率'].mean())
        category.append(file['三级类目'].unique()[0])
        unit_price_mean.append(file['客单价'].replace(np.inf, np.nan).dropna().mean())
output_file = pd.DataFrame({'起始日期': start_time,
                            '终止日期': end_time,
                            '平均转换率': conversion_mean,
                            '所属类目': category,
                            '平均客单价': unit_price_mean})
cost = round(time.time() - start, 2)

最后输出分析报告，共128个条目：

接下来我们用pathlib来遍历文件，可能比os要方便一些。

首先设置文件目录：

p = Path(file_path)

让我们看一下通过pathlib的方法是如何遍历的：

for file in p.rglob('*.xlsx'):

可以看到，通过pathlib.Path.rglob()方法可以直接遍历汇总所有文件的绝对路径，直接用pandas读取即可：

for file_name in p.rglob('*.xlsx'):
    file = pd.read_excel(file_name)
    start_time.append(file['日期'].min())
    end_time.append(file['日期'].max())
    conversion_mean.append(file['转化率'].mean())
    category.append(file['三级类目'].unique()[0])
    unit_price_mean.append(file['客单价'].replace(np.inf, np.nan).dropna().mean())
output_file1 = pd.DataFrame({'起始日期': start_time,
                            '终止日期': end_time,
                            '平均转换率': conversion_mean,
                            '所属类目': category,
                            '平均客单价': unit_price_mean})
cost = round(time.time() - start, 2)

这样，通过pandas的方法我们一下子就处理完了所有数据，只用时2秒，和手动用excel一个个处理相比太方便了，而pathlib库的使用更加方便了我们代码的编写。

Pathlib简介：

得到当前目录：

p = Path.cwd()

拼接路径，得到想要的文件的绝对路径：

p_new = p.joinpath('files', 'files32_1', '户外服装&潜水服.xlsx')

得到路径文件：

p_new.name

得到路径文件的名称：

p_new.stem

得到路径文件的后缀：

p_new.suffix

得到路径文件的上一级目录：

p_new.parent

得到路径的每一级：

p_new.parts

判断路径文件是否存在：

p_new.exists()

判断路径文件是否为文件夹：

p_new.is_dir()

判断路径文件是否为文件：

p_new.is_file()

创建新文件夹：

p_dir = Path(Path.cwd().joinpath('created_dir'))
# True--若p_dir不存在则递归创建文件夹
p_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

创建文件夹之前：

创建文件夹之后： 

修改路径文件的文件后缀（with_shuffix修改后缀，with_name修改文件名）：

p_new.replace(p_new.with_suffix('.txt'))

删除路径文件：

p_new.unlink()

---

感谢观看！