在循环中处理多个CSV文件,并使用Python从特定列的非空单元格中提取行,可以通过以下步骤实现:
pandas
和os
:import pandas as pd
import os
def process_csv(file_path, column_name):
df = pd.read_csv(file_path) # 读取CSV文件
non_empty_rows = df[df[column_name].notnull()] # 提取特定列非空单元格中的行
return non_empty_rows
csv_folder = 'path/to/csv/folder' # CSV文件所在文件夹路径
for file_name in os.listdir(csv_folder):
if file_name.endswith('.csv'): # 确保只处理CSV文件
file_path = os.path.join(csv_folder, file_name)
extracted_rows = process_csv(file_path, 'column_name') # 替换'column_name'为要提取的列名
# 在这里可以对提取的行进行进一步处理或保存
在上述代码中,需要将'path/to/csv/folder'
替换为实际的CSV文件所在文件夹的路径,将'column_name'
替换为要提取的列的名称。
这种方法可以用于处理多个CSV文件,并从特定列的非空单元格中提取行。对于更复杂的处理需求,可以根据具体情况进行适当的修改和扩展。
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