Python批量处理CSV文件:遍历、清洗与保存实战

小石头
小石头
发布时间:2026-10-13| 5人浏览过
原创

本文介绍使用Python glob模块批量获取CSV文件,并通过csv库遍历读取、清洗特定列数据(如去除空格与换行)后重新写入原文件的完整流程。示例展示了如何根据正则规则筛选文件,实现自动化数据处理与保存。

具体实现步骤如下所示:

import glob
import time
import csv

csvx_list = glob.glob('*.csv') #打开文件夹下全部的CSV文件
print('总共发现%s个CSV文件'% len(csvx_list))
time.sleep(2)
print('正在处理............')
for i in csvx_list: #i既是正在处理的文件名
  csvfile = open(i, encoding='utf-8')

  csvreader = csv.reader(csvfile)
  csvreader = list(csvreader)

  count = 0
  while count < len(csvreader):
    row = csvreader[count]

    if row[0] == '爬取时间': # 去掉标题行
      count = count + 1
      continue

    row[35] = row[35].replace(' ', '')
    row[35] = row[35].replace('\n', '')
    count = count + 1

  with open(i, 'w', newline='') as f:#更改后的列表重新写入该文件
    writer = csv.writer(f)
    for row in csvreader:
      writer.writerow(row)

  print('写入成功!')
print('写入完毕!')
print('10秒钟自动关闭程序!')
time.sleep(10)#10秒后关闭程序
csvx_list = glob.glob('*.csv')#打开文件夹下全部的CSV文件

该方法满足正则表达式的匹配规则。例如,若需查找并处理所有后缀包含“112”的CSV文件,代码中应配置相应的匹配模式,如示例中所示:

csvx_list = glob.glob('*112.csv')

以上关于Python批量处理多个CSV文件的方法分享完毕,希望能为读者提供实用参考,也欢迎大家继续支持本站获取更多技术内容。

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