Python 循环以提取文件大小、文件夹大小和目录大小？

我正在尝试扫描目录以及中的所有子文件夹和文件。我还想拉每个文件夹和文件的文件大小。我有点被这方面的最佳技术难倒了。这是我到目前为止所拥有的。目录总输出不正确，文件夹总大小也不正确

import os
import pandas as pd
import time
from pathlib import Path

# sets the display so that when the code prints, it is readable
pd.set_option('display.max_rows', 3000)
pd.set_option('display.max_columns', 10)
pd.set_option('display.width', 3000)

# Initialize the dataframe
col_names = ['directory', 'file name', 'file size', 'file date', 'total in directory', 'total in folder']
files = pd.DataFrame(columns=col_names)

dir_path = Path('G:/OM/Permits')
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
    print(dirpath)
    files.loc[dirpath, 'directory'] = dirpath
    total_file = sum(os.path.getsize(f) for f in os.scandir(dirpath) if os.path.isfile(f))
    files.loc[total_file, 'total in directory'] = total_file
    for file_size in dirpath:
        total_file = round((sum(os.path.getsize(f) for f in os.scandir(dirpath) if os.path.isfile(f)) / 1048576), 3)
        files.loc[total_file, 'total in folder'] = total_file
    with os.scandir(dirpath) as i:
     for entry in i:
         if entry.is_file():
             print(entry.name)
             files.loc[entry.name, 'file name'] = entry.name
             file_size = round((os.path.getsize(entry) / 1048576),3)
             files.loc[file_size, 'file size'] = file_size
             files_date = time.strftime('%m/%d/%Y', time.gmtime(os.path.getmtime(entry)))
             files.loc[files_date, 'file date'] = files_date

df = pd.DataFrame(files)
df['file size'] = df['file size'].shift(periods=-1)
df['file date'] = df['file date'].shift(periods=-2)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
df.dropna(how='all')
print(df)
#df.to_csv('G Drive List of Files.csv')

这是我输出的一部分

                                             directory                                          file name file size   file date total in directory total in folder
0                                         G:\OM\Permits                                                NaN       NaN         NaN                NaN             NaN
1                                                   NaN                                                NaN       NaN         NaN            1394256             NaN
2                                                   NaN                                                NaN       NaN         NaN                NaN            1.33
3                                                   NaN                           3-Letter_PermitCodes.pdf     0.136  04/01/2019                NaN             NaN

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您可以尝试将所有信息添加到dict中，然后将其转换为数据帧

使用和收集每个文件的所有文件信息：

添加并保存目录、文件名、文件大小和文件日期。 将数据转换为数据帧

对所有目录进行分组，并计算一些聚合函数，如and。 代码

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您可以尝试将所有信息添加到dict中，然后将其转换为数据帧

使用和收集每个文件的所有文件信息：

添加并保存目录、文件名、文件大小和文件日期。 将数据转换为数据帧

对所有目录进行分组，并计算一些聚合函数，如and。 代码

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期望的输出是什么？每个文件一行？是的，我想要目录，然后是文件夹的总大小，然后是每个文件一行的日期和大小文件夹中的总数和目录中的总数有什么区别？我的尝试是在目录中有一个总数，它基本上是所有内容的总和，那么total in folder将是目录中每个文件夹的总大小。有点像G:\OM\permissions->500MB，然后是G:\OM\permissions\Folder\u 1->50MB，G:\OM\permissions\Folder\u 2->100MB，等等，需要的输出是什么？每个文件一行？是的，我想要目录，然后是文件夹的总大小，然后是每个文件一行的日期和大小文件夹中的总数和目录中的总数有什么区别？我的尝试是在目录中有一个总数，它基本上是所有内容的总和，那么total in folder将是目录中每个文件夹的总大小。有点像G:\OM\permissions->500MB，然后是G:\OM\permissions\Folder\u 1->50MB，G:\OM\permissions\Folder\u 2->100MB，等等！好主意。我也很欣赏将数据集拆分为两个数据帧的想法。干净多了，很漂亮！谢谢你。一件小事，最后第三行中的重命名对我不起作用，所以我将它改为.renamecolumns={file_name:total_files，file_size:total_size}，它起作用了。字典！好主意。我也很欣赏将数据集拆分为两个数据帧的想法。干净多了，很漂亮！谢谢你。一件小事，最后第三行中的重命名对我不起作用，所以我将它改为.renamecolumns={file_name:total_files，file_size:total_size}，它起作用了。

dir_path = Path(r'G:/OM/Permits')

# Collect data for all files in the directory
data = {'directory': [], 'file_name': [], 'file_size': [], 'file_date': []}
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
    for f in filenames:
        filename = "{}\{}" .format(dirpath, f)
        data["directory"].append(dirpath)
        data["file_name"].append(f)
        data["file_size"].append(os.path.getsize(filename))
        data["file_date"].append(time.strftime('%m/%d/%Y', time.gmtime(os.path.getmtime(filename))))

# Transform data in dataframe
files = pd.DataFrame(data)
print(files)

# details per folder:
folders_stats = files.groupby("directory").agg({"file_name": 'count',
                                                "file_size": "sum"}) \
                    .rename(columns={"count": "total_files", "sum": "total_size"}) \
                    .reset_index()
print(folders_stats)