首页import pandas as pd# 读取 CSV 文件并手动指定列名df = pd.read_csv('example.csv', header=None, names=['Column1', 'Column2', 'Column3_new'])# 按第2列的时间先后顺序排序df = df.sort_values(by=[1], ascending=True)# 将排序后的结果写入原来的 CSV 文件中df.to_csv('example.csv', index=False, header=None)如果要将这段代码运用于处理整个文件夹的csv文件，怎么修改

import pandas as pd# 读取 CSV 文件并手动指定列名df = pd.read_csv('example.csv', header=None, names=['Column1', 'Column2', 'Column3_new'])# 按第2列的时间先后顺序排序df = df.sort_values(by=[1], ascending=True)# 将排序后的结果写入原来的 CSV 文件中df.to_csv('example.csv', index=False, header=None)如果要将这段代码运用于处理整个文件夹的csv文件，怎么修改

时间: 2023-12-04 10:05:52 浏览: 109

你可以使用`os`模块遍历整个文件夹中的csv文件，然后对每个csv文件进行排序并写入。修改后的代码如下： ``` import os import pandas as pd # 要处理的文件夹路径 folder_path = 'example_folder' # 遍历文件夹中的所有csv文件 for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.csv'): # 构造csv文件的完整路径 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 读取 CSV 文件并手动指定列名 df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=['Column1', 'Column2', 'Column3_new']) # 按第2列的时间先后顺序排序 df = df.sort_values(by=[1], ascending=True) # 将排序后的结果写入原来的 CSV 文件中 df.to_csv(file_path, index=False, header=None) ``` 这样，该程序就可以遍历整个文件夹中的csv文件，对每个文件进行排序并写入了。需要注意的是，如果文件夹中有其他类型的文件，需要使用`if file_name.endswith('.csv'):`判断文件是否是csv文件，只对csv文件进行处理。

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