根据文件名中特定字符串的存在，从大约 150 个以上 (.csv) 文件中读取数据分为两类

Question

我正在尝试建立一种在 Python 3 中自动执行大量数据分析的方法。目前，大部分实际分析相当简单（根据 4 个输入文件绘制 2 条曲线并进行一些计算）。因为我总是至少有 4 个文件，所以我目前有这样的东西可以从我正在查看的 4 个文件中读取 .csv 文件中的所有数据。实际上，在任何给定时间都有大约 150 多个文件，我需要一种方法来非常快速地比较所有文件。对于一些背景：1）。所有文件都将位于具有相同路径的同一文件夹中（特定文件名除外）。2）。有两个类别（我称它们为“Control”和“NP”），每个类别有 2 个与之对应的文件：Control-A、Control-B 和 NP-A 和 NP-B。3）。当前有大量信息位于文件名中（实验室条件等数据采集软件在测量期间实时读取），但文件名中间的某个位置包含“暗”或“照亮”。有了这些信息，我试图找到一种方法来一次导入所有文件并根据文件名将它们分开。例如，包含单词“ControlDark”的所有文件将被组合在一起，包含“ControlIlluminated”的所有文件将被组合在一起，对于其他两种组合（“NPDark”和“NPIlluminated”），依此类推。现在，我所拥有的只是一个 GUI，它允许我从特定路径（使用 askopenfilename()）手动选择 4 个文件。我不知道有什么好方法可以同时读取数百个 .csv 文件。现在，我一次只能容纳 4 个数据集，因为我不知道一种保存整个文件夹价值数据的方法（没有相应的 askopenfilename() 或 np.genfromtxt('path\filename.csv') )f1 = askopenfilename()f1_data = pd.read_csv(f1, names = ['A', 'B', 'C'])f2 = askopenfilename()f2_data = pd.read_csv(f2, names = ['A', 'B', 'C'])f3 = askopenfilename()f3_data = pd.read_csv(f3, names = ['A', 'B', 'C'])f4 = askopenfilename()f4_data = pd.read_csv(f4, names = ['A', 'B', 'C'])基本上我用 askopenfilename() 命令调出一个 gui 并手动查找有问题的 4 个文件。但是，我想自动执行此操作，以便我可以从一开始就将所有约 150 多个文件转储到该文件中。我找到了一种开始的方法，但是我在将每个文件读入它自己的数据结构时遇到了一些困难。到目前为止，我有：import globimport pandas as pdimport ospath = r'full\path\here'all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))#Setting up a list for each of the 4 files I need to generate each plotDarkControl = []IllControl = []DarkNP = []IllNP = []for f in all_files:     if "Control" in f and "Dark" in f:          DarkControl.append(f)     elif "Control" in f and "Illuminated" in f:          IllControl.append(f)     elif "GoldNP" in f and "Dark" in f:          DarkNP.append(f)     elif "GoldNP" in f and "Illuminated" in f:          IllNP.append(f)所以我有每个类别的列表，但现在它是一个字符串列表。有没有一种好方法（可能使用 Pandas 数据框？）为 all_files 中的每个文件 f 创建一个数据框？我绝对想避免为所有文件创建一个庞大的结构。在每个文件中，第一列是我的 x 变量，第二列是我的 y 变量。我想确保我可以针对 x 值绘制任何给定 f 的 y 值和其他一些 f 的 y 值（所有文件的所有 x 值都相同）

Answer 1

通常我们会要求一个 MVC 示例来测试我们的代码。但是，我想我确实对您的问题有所了解。

如果我正确理解你的问题，你有传感器类型的数据，其中 x 是某种类型的时间轴，并且在多个实验试验中重复。

您在整理文件的正确轨道上，但 Python 列表理解可能是一种更清晰/更 Pythonic 的编写方式

Dark_control=[f for f in all_files if "Control" in all_files if "Dark" in all_files]

您还可以在您的glob.glob.

数据框非常适合这种类型的结构，根据您的数据结构（以及您希望它的设置方式），您也可以使用相同的列表理解来读取数据。

Dark_control=[pd.read_csv(f) for f in all_files if "Control" in all_files if "Dark" in all_files]

上面的代码将创建一个包含所有值的数据框数组，您可以pd.concat或pd.join取决于您如何获得最终数据。

不知道为什么不能将所有数据放在一个大型数据框中进行分析（考虑使用多索引将不同的实验试验分开）。