Python根据Excel表进行文件重命名的实现示例
作者:PythonFun
一、问题背景
在日常办公过程中,批量重命名是经常使用的操作。之前我们已经进行了初步探索,主要是通过批处理文件、renamer软件或者Python中的pathlib等模块对当前目录下的文件进行批量重命名。
而今天我们要使用的是Python+Excel的方法对指定目录下的文件进行个性化的重命名。采用这种方法有以下两种优势:
1. 个性化重命名
原文件名和目标文件名没有规律,无法通过正则表达式进行重命名,可以用Excel对文件名进行手动编辑,对指定文件进行个性化的重命名。
2. 支持逆向重命名
以往批量重命名前,需要对原文件名进行备份,否则重命名后还需要手动改回来,十分麻烦。而这种方法只需要交换A列和B列的数据,就可以进行逆向重命名,不必担心改完后不能恢复原文件名。
二、批量重命名实现过程
1.问题的提出
当前目录下有AAA.txt,BBB.txt, CCC.txt等多个文件,我们需要把它们批量重命名为111.txt, 222.txt, 333.txt这样的形式,一般的批量重命名的方法很难实现。
问题的提出
2. 问题分析
我们把需要重命名的文件选中,在【主页】标签下点击【复制路径】获取这些文件名的路径。
获取文件路径
然后我们就可以得到下面这种样式:
"G:\桌面\用Python给文件进行批量重命名\AAA.txt" "G:\桌面\用Python给文件进行批量重命名\BBB.txt" "G:\桌面\用Python给文件进行批量重命名\CCC.txt"
把上面的内容复制到Excel中,按"\"和引号进行【分列】操作,最后得到【111.txt, 222.txt, 333.txt】这样的文件名,然后放到A列中,如下图所示:
批量重命名Excel文件
Excel表中,A列为旧的文件名, B列为新的文件名,我们可以手动对新文件名进行修改,然后通过Python读取txg每一行,把A列文件名重命名为B列对应的文件名。
3. 问题的解决
下一步,我们就可以采用Python编写对应代码:读取Excel文件中的A列和B列内容,然后遍历当前目录下的指定文件,采用os.rename()对文件进行重命名。
第一种方法:使用xlwings——过程有点儿复杂
原理就是读取file_name.xlsx文件中的内容,然后遍历每一行后,用os.rename()进行重命名。
import os import xlwings as xw name_path = r'file_name.xlsx' # 打开工作簿 app = xw.App(visible=False, add_book=False) app.display_alerts = False # 关闭一些提示信息,可以加快运行速度。 默认为 True app.screen_updating = False # 更新显示工作表的内容。默认为 True。关闭它也可以提升运行速度 wb = app.books.open(name_path) # 获取数据源表格 sht = wb.sheets['name'] col_data_old = sht.range('A2:A200').value # 旧文件名,A列 col_data_new = sht.range('B2:B200').value # 新文件名,B列 # 重命名 for i in range(len(col_data_new)): if col_data_old[i] is not None and col_data_new[i] is not None: # 如果单元格值不是 None,则处理这些值 file_name = os.path.abspath(col_data_old[i]) file_rename = os.path.abspath(col_data_new[i]) os.rename(file_rename, file_name) # 保存表格并退出 wb.save() wb.close() app.quit()
第二种方法:采用openpyxl——简化代码
相比xlwings,openpyxl的代码更为简单,逻辑也很清晰。导入模块,打开工作簿,获取表格的内容,循环每一行,读取非空数据,然后用os.rename()进行重命名。
import os import openpyxl name_path = r'file_name.xlsx' # 打开工作簿 wb = openpyxl.load_workbook(name_path) # 获取数据源表格 sht = wb.worksheets[0] # 获取 A 列和 B 列的最大行数 max_row = max(sht.max_row, sht.max_column) # 遍历 A 列和 B 列,将非空数据添加到字典中 for row in range(2, max_row + 1): key = sht.cell(row=row, column=1).value value = sht.cell(row=row, column=2).value if key is not None and value is not None: file_name = os.path.abspath(key) file_rename = os.path.abspath(value) os.rename(file_name, file_rename)
第三种方法:Pandas法——进一步简化
pandas这个模块导入虽然有点儿慢,但是它的重命名代码量最少,搭配上pathlib,命名效率更高。实现过程是导入pandas和path模块,读取Excel文件,把A列和B列转化为一一对应的字典,然后遍历Excel表的每一行进行批量重命名。
from pathlib import Path import pandas as pd # 文件路径 name_path = Path('file_name.xlsx') # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel(name_path) # 将 A 列和 B 列数据转换为字典 data_dict = df.set_index(df.columns[0]).squeeze().to_dict() # 遍历字典,执行文件重命名 for key, value in data_dict.items(): if pd.notna(key) and pd.notna(value): file_name = Path(key).absolute() # 获取原文件的绝对路径 file_rename = Path(value).absolute() file_name.rename(file_rename)
以上代码中,首先将 Excel 文件读取到 df 这个数据框变量中,然后使用 set_index() 方法将第一列设置为索引,并使用 squeeze() 方法将结果转换为 Series。然后,使用 to_dict() 方法将 Series 转换为字典。最后,遍历字典,执行文件重命名操作。
三、学后反思
- Python在批量重命名的过程中体现出良好的跨平台性,可以把Excel表和文件连接起来,使数据的流转更加便捷。另一方面,Python在批量操作文件方面的优势明显,程序调试成功后,哪怕是上千个文件也可以轻松重命名,可以极大地提升重命名准确性和效率。
- 虽然我们可以通过交换A列和B列的数据进行逆向重命名,但是保险起见,还是在重命名之前对文件进行备份,然后再操作,以免出现操作失误的问题。
- Python程序默认是从Excel表第二行开始读取,所以一定要保留列索引,不要删除,否则可能会出现报错。
- 本次小项目涉及xlwings, openpyxl和pandas等Excel读取模块,以及os和pathlib等多个文件管理模块,对于读取它们之间的差异具有很好的帮助作用。可以明显看出,openpyxl和pandas比xlwings使用起来更简单,所以推荐初学者直接学openpyxl,高级的学习者可以学习pandas,为后期学习数据分析打下基础。
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