如何使用python和dataframe从excel中的路径获取基本文件名

我有一个excel的文件路径列。我想将其更改为仅文件名。 e、 g.如下图所示

文件名应仅为Test和Test1

只需要写Test@test.com两次ie，一次用于Test.csv，另一次用于Test1.csv。
简而言之，下图是我的要求

我想使用python和pandas/dataframe来实现它。 “文件名”列中有100行。 我试着使用； 导入操作系统

import glob
myfile=os.path.basename('C:/Users/Test.csv')
os.path.splitext(myfile)
print (os.path.splitext(myfile)[0])

但它对于一个路径很有用，如何将它应用于整个列

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谢谢

使用apply函数迭代所有列，并获得分配给新列的函数输出（

pd.series

）

df["filename"] = df["filename"].apply(os.path.basename)

或

例如：

>>> df
      filename
0  a/b/c/d.txt
1  h/g/f/e.txt
>>> df["filename"] = df["filename"].apply(os.path.basename)
>>> df
  filename
0    d.txt
1    e.txt

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您需要通过重新定义现有列来修改该列。先和熊猫一起读：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_path\file_name.csv')
df['filename'] = df['filename'].map(lambda x: x.split('\\')[-1][:-4])
df = df.drop_duplicates()

这将生成预期结果作为数据帧，因此您所缺少的只是将其保存回csv/excel：

df.to_excel('file_path\new_file_name.xlsx')

或csv：

df.to_csv('file_path\new_file_name.csv')

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使用将excel文件读入数据框

import pandas as pd
df = pd.read_excel("your excel file location")

然后使用apply函数对整个列执行一个操作，如下所示

def get_filename(path):
    temp_str = path.split('/')
    return temp_str[-1]

df["filename"] = df["filename"].apply(get_filename)

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除上述答案外，您还可以使用字符串方法：

df['filename'] = df['filename'].str.split('/')[-1]

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不确定哪一个最快。

假设您在文件名列中有固定长度的目录，如下所示：

# created dataframe for example
df = pd.DataFrame({'Email':['test@gmail.com','test@gmail.com','test@gmail.com'],
                   'filename':['c:/users\test.csv','c:/users\test1.csv','c:/users\test1.csv']} )   # dataframe

# will create new column with file name only
df['only_filename'] = [(path.encode('unicode_escape')[9:]).decode("utf-8") for path in df['filename']]
 

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然后，一旦有了数据帧，就需要检查列名是什么。它可能被称为其他名称，我们只是从上面提供的列名称中删除。

# created dataframe for example
df = pd.DataFrame({'Email':['test@gmail.com','test@gmail.com','test@gmail.com'],
                   'filename':['c:/users\test.csv','c:/users\test1.csv','c:/users\test1.csv']} )   # dataframe

# will create new column with file name only
df['only_filename'] = [(path.encode('unicode_escape')[9:]).decode("utf-8") for path in df['filename']]