日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

python 實現兩個npy檔案合并

瀏覽:189日期:2022-07-19 09:33:26

我就廢話不多說了,大家還是直接看代碼吧~

old_record=numpy.load(’exist.npy’)temp_record=[] path = os.getcwd()+'databasenew' #獲取當前路徑for root,dirs,files in os.walk(path): #遍歷統計for each in files: url=path+''+each...temp_record.append(temp) numpy.save(’temp.npy’,temp_record) temp=numpy.load(’temp.npy’) new_record=numpy.append(old_record,temp)numpy.save(’exist.npy’,new_record)

補充知識:Python批量處理文件 將多個文件合并

需求:把一個文件夾下的多個csv文件合并成一個文件,文件的格式是相同的,只是按照不同的月份分成了多個文件,現將文件夾下的文件進行合并

import pandas as pd import os Folder_Path = ’C:Usersdell霧霾預測data河北省’ #要拼接的文件夾及其完整路徑,注意不要包含中文 SaveFile_Path = ’C:Usersdell霧霾預測data’ #拼接后要保存的文件路徑 SaveFile_Name = ’河北省201701-201712.csv’ #合并后要保存的文件名 #修改當前工作目錄 os.chdir(Folder_Path) #將該文件夾下的所有文件名存入一個列表 file_list = os.listdir() #讀取第一個CSV文件并包含表頭 df = pd.read_csv(Folder_Path +’’+ file_list[0]) #編碼默認UTF-8,若亂碼自行更改#將讀取的第一個CSV文件寫入合并后的文件保存 df.to_csv(SaveFile_Path+’’+ SaveFile_Name,encoding='utf_8_sig',index=False) #循環遍歷列表中各個CSV文件名,并追加到合并后的文件 FileStart = 1FileEnd = len(file_list)for i in range(FileStart,FileEnd): df = pd.read_csv(Folder_Path + ’’+ file_list[i]) df.to_csv(SaveFile_Path+’’+ SaveFile_Name,encoding='utf_8_sig',index=False, header=False, mode=’a+’)

在讀取的時候可能會出現中文亂碼的問題,有可能是gbk編碼這時候再讀取文件的時候需要加上編碼格式

df = pd.read_csv(Folder_Path +’’+ file_list[0],encoding = ’gbk’)

以上這篇python 實現兩個npy檔案合并就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: Python 編程
相關文章:
日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区
亚洲精品亚洲人成在线观看| 中文字幕日本一区| 国产日本精品| 日韩1区2区3区| 日韩av资源网| 国产九一精品| 久久久久九九精品影院| 精品视频一区二区三区四区五区| 国产精品大片免费观看| 青青草国产成人99久久| 欧美一区精品| 美国欧美日韩国产在线播放| 男人的天堂久久精品| 综合精品一区| 国模 一区 二区 三区| 亚洲福利一区| 亚洲欧美日韩国产一区二区| 丝袜脚交一区二区| 国产日韩一区二区三区在线| 免费看久久久| 在线天堂中文资源最新版| 91精品久久久久久久久久不卡| 精品一区在线| 奇米色欧美一区二区三区| 国产精品国码视频| 香蕉成人av| av一区二区高清| 日韩专区视频网站| 精品一区二区三区的国产在线观看 | 九一成人免费视频| 久久成人一区| 国产欧美日韩精品一区二区免费| 精品成av人一区二区三区| 亚洲伦乱视频| 一区二区三区午夜视频| 国产精品v日韩精品v欧美精品网站 | 日韩视频不卡| 日本va欧美va精品| 手机在线电影一区| 亚洲成人一区| 日韩激情精品| www.九色在线| 天堂成人国产精品一区| 欧美精品三级在线| 国产一区二区三区探花| 亚洲精品网址| 国产精品nxnn| 国产视频亚洲| 国产精品扒开腿做爽爽爽软件| 日韩成人精品一区二区| 99国产精品99久久久久久粉嫩| 日韩精品免费观看视频| 国产精选在线| 三级在线观看一区二区| 麻豆视频一区二区| 欧美日中文字幕| 国产欧美丝祙| 亚州av乱码久久精品蜜桃| 欧美a一区二区| 免播放器亚洲| 日韩一区二区中文| 欧美亚洲自偷自偷| 午夜久久tv| 精品视频网站| 亚洲涩涩av| 免费看av不卡| 国产精品一区二区免费福利视频| 久久久久久久久久久9不雅视频| 日本少妇精品亚洲第一区| 成人羞羞在线观看网站| 午夜久久av| 午夜免费一区| 精品国产第一福利网站| 亚洲伊人精品酒店| 欧美成a人国产精品高清乱码在线观看片在线观看久 | 久久亚洲国产精品一区二区| 国产福利91精品一区二区| 亚洲一区二区日韩| 久久伦理在线| 国产精品v一区二区三区| 亚洲人成网77777色在线播放| 日本精品不卡| 老牛国内精品亚洲成av人片| 日韩精品免费视频一区二区三区| 亚洲午夜精品久久久久久app| 国语精品一区| 国产欧美一区二区三区国产幕精品| 夜夜嗨一区二区| 日韩精品专区| 国内在线观看一区二区三区| 欧美亚洲国产日韩| 亚洲五月综合| 亚洲综合电影一区二区三区| 国产99久久| 国产一区一一区高清不卡| 奇米狠狠一区二区三区| 综合亚洲色图| 视频一区二区欧美| 一区视频在线| 久久美女精品| 成人久久一区| 日韩国产激情| 亚洲三级欧美| 成人国产精品久久| 另类小说一区二区三区| 欧美日韩一区二区三区四区在线观看| 丝袜诱惑制服诱惑色一区在线观看| 日本精品影院| 99久久久久久中文字幕一区| 久久亚州av| 美女毛片一区二区三区四区最新中文字幕亚洲| 伊人精品久久| 日韩一区二区三区四区五区| 亚洲欧美高清| 欧美成人日韩| 欧美+日本+国产+在线a∨观看| 美女福利一区二区三区| 在线看片福利| www.com.cn成人| 日韩中文影院| 亚洲成人一区在线观看| 日韩精品一区二区三区免费观影 | 国产精品久久久久av电视剧| sm久久捆绑调教精品一区| 国产精品99一区二区三区| 精品美女视频| 四季av一区二区凹凸精品| 国产精品久久久久蜜臀| 国产精品xx| 日韩国产一区二区| 日韩免费av| 欧美日韩精品一区二区视频| 亚洲精品网址| 免费欧美日韩| 日韩三级一区| 久久国产人妖系列| 欧美成a人片免费观看久久五月天| 日韩国产精品久久久| 国产欧美综合一区二区三区| 国产极品模特精品一二| 久久精品国产福利| 精品女同一区二区三区在线观看| 捆绑调教日本一区二区三区| 国产一区日韩一区| 男人的天堂亚洲一区| 97久久中文字幕| 国内自拍视频一区二区三区| 激情亚洲影院在线观看| 亚洲欧美日韩国产一区二区| 日韩精品国产精品| 欧美国产不卡| 少妇精品导航| 国产韩日影视精品| 亚洲v天堂v手机在线| 国产精品巨作av| 亚洲性色av| 视频一区欧美精品| 久久99影视| 日韩欧美在线中字| 亚洲欧美成人综合| 热久久久久久| 不卡专区在线| 亚洲精品一区二区在线看| 亚洲视频国产| 精品中文在线| 久久亚洲国产| 日韩欧美在线精品| 久久只有精品| 欧美二区视频| 日本高清久久| 日产午夜精品一线二线三线| 欧美日韩国产一区精品一区| 日本在线观看不卡视频| 亚洲国产欧美日本视频| 久久午夜精品| 国精品产品一区| 亚洲女同中文字幕| 国产精品香蕉| 日韩欧美综合| 午夜亚洲福利| 三上悠亚国产精品一区二区三区| 视频在线观看国产精品| 国产亚洲电影| 91精品亚洲| 国产欧美三级| 尤物精品在线| 久久亚洲道色| 五月亚洲婷婷 | 国产 日韩 欧美 综合 一区| 中国女人久久久| 久久久久免费| 人人爱人人干婷婷丁香亚洲| 欧美亚洲国产精品久久| 欧美自拍一区| 樱桃成人精品视频在线播放| 精品精品99| 蜜臀久久久久久久| 亚洲国产福利| 国产精品亚洲欧美| 久久国产福利|