Python 自动通过多个路径位置并导出文件名

我写了一个剧本，它很管用，但不是很优雅。它合并csv文件，输出一个新文件，将该文件过滤到所需的条件，然后输出过滤后的文件，这就是我想要的文件。然后我每个月重复这个过程

我希望自动化路径目录部分，并导出从一个月（和一年）到下一个月（和一年）变化的csv文件名，而不是将此代码更改为每月处理（我还有5年的数据要处理）

请参见以下1月和2月的片段：

import os
import glob
import pandas as pd
import shutil
path = r"C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\20xx01"
os.chdir(path)
extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]

    combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames])
    combined_csv.to_csv("201401.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

    grab1 = r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\20xx01\201401.csv'
    move1 = r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\2014\2014-01.csv'

shutil.move(grab1,move1)

fd = pd.read_csv(r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\2014\2014-01.csv')
df = pd.DataFrame(fd)
irishsea = df[(df.lat_bin >= 5300) & (df.lat_bin <= 5500) & (df.lon_bin >= -650) & (df.lon_bin <= -250)]
irishsea.to_csv("2014-01_irishsea.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

grab2 = r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\20xx01\2014-01_irishsea.csv'
move2 = r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\2014\2014-01-IrishSea.csv'

shutil.move(grab2,move2)

导入操作系统
导入glob
作为pd进口熊猫
进口舒蒂尔
path=r“C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\20xx01”
os.chdir（路径）
扩展名='csv'
所有_文件名=[glob.glob（'*.{}'.格式（扩展名））中的i代表i]
组合的\u csv=pd.concat（[pd.read\u csv（f）表示所有文件名中的f]）
组合到csv（“201401.csv”，索引=False，编码=utf-8-sig”）
grab1=r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\20xx01\201401.csv'
move1=r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\2014\2014-01.csv'
shutil.移动（抓取1，移动1）
fd=pd.read_csv（r'C:\Users\jonathan.capanda\Documents\Fishing_DataBase\gfw_data\100_deg_data\daily_csvs\2014\2014-01.csv'）
df=pd.数据帧（fd）
irishsea=df[（df.lat_-bin>=5300）&（df.lat_-bin=-650）&（df.lon_-bin=-5300）&（df.lat_-bin=-650）&（df.lon_-bin您可以执行以下操作。请记住，第二个范围数（停止值）需要比预期值高一个值

for year in range(2014, 2020):
    for month in range(1, 13):
        if month < 10:
            month_as_string = "0" + str(month)
        else:
            month_as_string = str(month)
        date = "%s\%s-%s" % (year, year, month_as_string)
        pathname = 'YOUR\FILEPATH\HERE' + date + 'irishsea.csv'

适用于范围内的年份（2014年、2020年）：
对于范围（1,13）内的月份：
如果月份<10：
月份作为字符串=“0”+str（月份）
其他：
月份作为字符串=str（月份）
date=“%s\%s-%s”%（年、年、月作为字符串）
路径名='YOUR\FILEPATH\HERE'+日期+'irishsea.csv'

您可以在此处了解有关字符串格式的更多信息。您可以执行以下操作。请记住，范围的第二个数字（停止值）需要比您预期的高一个值

for year in range(2014, 2020):
    for month in range(1, 13):
        if month < 10:
            month_as_string = "0" + str(month)
        else:
            month_as_string = str(month)
        date = "%s\%s-%s" % (year, year, month_as_string)
        pathname = 'YOUR\FILEPATH\HERE' + date + 'irishsea.csv'

适用于范围内的年份（2014年、2020年）：
对于范围（1,13）内的月份：
如果月份<10：
月份作为字符串=“0”+str（月份）
其他：
月份作为字符串=str（月份）
date=“%s\%s-%s”%（年、年、月作为字符串）
路径名='YOUR\FILEPATH\HERE'+日期+'irishsea.csv'

您可以在此处了解有关字符串格式的更多信息
为什么要合并csv，然后手动移动它们？您可以进一步扩展一下逻辑吗？嗨，我一年中的每一天都有一个文件，因此我正在合并，以将每年的数据最小化为每月格式，以使其更可用。我使用shutil.move移动文件，因此不需要手动移动ally，我需要移动它，因为文件列表位于一个文件夹中，在合并导出文件后，该文件夹将结束，但我希望合并后的文件在过滤之前放置在另一个文件中，这也需要移动。我知道有点冗长。为了完全清楚，您阅读了按天拆分为单个文件的文件，然后您需要分区将它们放入月度文件夹结构中，是吗？日常文件会发生什么情况。文件中是否有日期列，或者您是否从文件名中获取日期？为什么您要合并csv，然后手动移动它们？您能否进一步扩展逻辑？嗨，我一年中的每一天都有一个文件，因此我正在合并以将数据减少到一个月我使用shutil.move来移动文件，所以不需要手动操作，我需要移动它，因为文件列表位于一个文件夹中，在合并导出文件后，该文件夹将结束，但我希望合并后的文件在过滤之前放置在另一个文件中，这也需要移动。我知道有点冗长w、 为了清楚起见，你读入的文件按天分割成一个文件，然后你想把它们分割成一个月文件夹结构，是吗？每天的文件会发生什么情况。文件中有日期栏吗？或者你是从文件名中获取日期吗？谢谢你的示例，我会尝试并报告回来。没问题。让我看看知道你是否有问题。谢谢你的例子，我会试一试并向你汇报。没问题。如果你有问题，请告诉我。