Python从多个表格中随机抽取数据加以处理后合并全部数据

本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，随机从其中选取一部分数据，并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。

首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个文件夹，其中有大量的Excel表格文件（在本文中我们就以.csv格式的文件为例）；如下图所示。

其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式；其中的第1行表示每一列的名称，第1列则表示时间。

我们希望实现的，就是从每一个Excel表格文件中，随机选取10行数据（第1行数据肯定不能被选进去，因为其为列名；第1列数据也不希望被选进去，因为这个是表示时间的数据，我们后期不需要），并将这一文件夹中全部的Excel表格文件中每一个随机选出的10行数据合并到一起，作为一个新的Excel表格文件。

明白了需求，我们即可开始代码的撰写；本文用到的具体代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri May 19 01:47:06 2023

@author: fkxxgis
"""

import os
import pandas as pd

original_path = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/19_2022Data"
result_path = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/20_Train_Model"

result_df = pd.DataFrame()

for file in os.listdir(original_path):
    if file.endswith(".csv"):
        
        df = pd.read_csv(os.path.join(original_path, file))
        sample_df = df.sample(n = 10, axis = 0)
        sample_df = sample_df.iloc[ : , 1 : ]
        result_df = pd.concat([result_df, sample_df])
        
result_df.to_csv(os.path.join(result_path, "Train_Model_1.csv"), index = False)

代码中首先定义了原始数据文件夹（也就是有大量Excel表格文件的文件夹）路径和结果数据文件夹路径。然后，创建了一个空的DataFrame，用于存储抽样后的数据。

接下来是一个for循环，遍历了原始数据文件夹中的所有.csv文件，如果文件名以.csv结尾，则读取该文件。然后，使用Pandas中的sample()函数随机抽取了该文件中的10行数据，并使用iloc[]函数删除了10行数据中的第1列（为了防止第1列表示时间的列被选中，因此需要删除）。最后，使用Pandas中的concat()函数将抽样后的数据添加到结果DataFrame中。