Python ist eine hervorragende Programmiersprache, die häufig für verschiedene Datenmanipulationsaufgaben verwendet wird. Beim Arbeiten mit Dateien und Ordnern kann es hilfreich sein, eine Liste aller Dateien, Ordner und Unterordner in einem Verzeichnis zu erstellen. Excel hingegen ist eine beliebte Tabellenkalkulationsanwendung, mit der Benutzer Daten organisieren und analysieren können. In diesem ausführlichen Artikel erfahren Sie Schritt für Schritt, wie Sie mit Python eine umfassende Liste von Dateien, Ordnern und Unterordnern in Excel erstellen und so eine bequeme Möglichkeit zum Verwalten und Analysieren von Dateistrukturen bieten. Bleiben Sie also unbedingt bis zum Schluss dabei.
Um diesem Tutorial folgen zu können, muss Python zusammen mit der Pandas-Bibliothek auf Ihrem Computer installiert sein, die häufig für Datenmanipulationsaufgaben in Python verwendet wird. Darüber hinaus sind grundlegende Kenntnisse der Python-Syntax und der Dateioperationen hilfreich.
Zuerst importieren wir zunächst die notwendigen Bibliotheken: OS und Pandas. Die OS-Bibliothek bietet Funktionen für die Interaktion mit dem Betriebssystem, und Pandas ist eine leistungsstarke Datenmanipulationsbibliothek, die in Python weit verbreitet ist.
import os import pandas as pd
Anschließend muss der Verzeichnispfad angegeben werden, für den wir eine Liste mit Dateien, Ordnern und Unterordnern erstellen möchten. Abhängig von Ihren Anforderungen können Sie einen absoluten oder einen relativen Pfad angeben.
directory_path = "C:/Path/To/Directory"
Wir werden die Funktion os.walk() verwenden, um die Liste zu erstellen. Das Programm erstellt Dateinamen im Verzeichnisbaum, indem es jedes Unterverzeichnis durchläuft. Die drei zurückgegebenen Werte sind das Stammverzeichnis, seine Unterverzeichnisse und Dateien.
file_list = [] for root, dirs, files in os.walk(directory_path): for file in files: file_list.append(os.path.join(root, file))
In diesem Codeausschnitt verwenden wir die Funktion os.walk(), um jedes Stammverzeichnis, Unterverzeichnis und jede Datei zu durchlaufen. Für jede gefundene Datei hängen wir den absoluten Dateipfad an file_list an, indem wir os.path.join() verwenden, um das Stammverzeichnis und den Dateinamen zu verbinden.
Wir können jetzt eine Excel-Tabelle entwickeln, um die vorhandenen Dateien, Ordner und Unterordner zu verfolgen. Hierfür verwenden wir die Pandas-Bibliothek.
data = {"File Path": file_list} df = pd.DataFrame(data) df.to_excel("file_list.xlsx", index=False)
In diesem Codeausschnitt erstellen wir Wörterbuchdaten mit dem Schlüssel „Dateipfad“ und file_list als entsprechendem Wert. Anschließend erstellen wir mithilfe dieses Wörterbuchs einen DataFrame df. Schließlich verwenden wir die Funktion to_excel(), um den DataFrame in eine Excel-Datei mit dem Namen „file_list.xlsx“ zu schreiben. Der Parameter index=False stellt sicher, dass Indexspalten nicht in der Excel-Datei enthalten sind.
Führen Sie das Python-Skript aus, nachdem Sie es mit der Erweiterung .py gespeichert haben. Stellen Sie sicher, dass das Verzeichnis, in dem das Skript ausgeführt wird, über Schreibberechtigungen verfügt. Die Liste der Dateien, Verzeichnisse und Unterordner ist in einer Datei mit dem Namen „file_list.xlsx“ enthalten, die Sie nach Abschluss der Ausführung des Skripts abrufen können.
In diesem Artikel haben wir gelernt, wie man mit Python und den OS- und Pandas-Bibliotheken eine Liste von Dateien, Ordnern und Unterordnern in Excel erstellt. Dieser Ansatz vereinfacht die Organisation und Analyse von Dateistrukturen, insbesondere bei großen Datenmengen. Mit benutzerdefinierten Skripten können Sie zusätzliche Dateimetadaten einbinden und die Pandas-Funktionalität zur Datenbearbeitung nutzen. Stellen Sie sicher, dass Sie beim Zugriff auf Dateien über die entsprechenden Berechtigungen verfügen. Insgesamt vereinfacht die Technologie die Dateiverwaltung und stellt ein wertvolles Werkzeug für die Datenexploration dar.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich mit Python eine Liste von Dateien, Ordnern und Unterordnern in Excel?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!