从多层目录导入字典构建Pandas DataFrame-Python教程-PHP中文网

从多层目录导入字典构建Pandas DataFrame

碧海醫心

发布： 2025-10-22 12:37:09

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从多层目录导入字典构建Pandas DataFrame

本文详细阐述了如何从嵌套目录结构中的多个python文件中提取字典数据，并将其整合构建成一个pandas dataframe。教程涵盖了文件系统遍历、python文件内容读取、安全地将字符串表示的字典转换为实际字典对象，以及最终使用pandas库进行数据框的构建与合并。通过本教程，读者将学会如何自动化处理分散在项目文件中的结构化配置数据。

在软件开发和数据处理的场景中，我们经常会遇到需要从项目结构中分散的多个文件中收集特定数据的情况。例如，在一个包含多层子目录的项目中，每个子目录可能包含一个Python文件（如form.py），这些文件内部定义了一个或多个字典，用于存储配置或元数据。这些字典通常具有相同的键结构，但值各异。本教程将指导您如何高效地遍历这些文件，提取所需的字典，并最终将它们合并成一个统一的Pandas DataFrame，以便于后续的数据分析或报告。

1. 文件系统遍历与目标文件识别

首先，我们需要一种机制来遍历复杂的目录结构，找到所有包含目标字典的Python文件。Python的os模块提供了强大的文件系统操作功能，其中os.walk()是遍历目录树的理想工具。

os.walk(top)会生成一个三元组(dirpath, dirnames, filenames)，分别代表当前目录路径、当前目录下的子目录列表和当前目录下的文件列表。我们可以利用这一特性来定位所有符合条件的文件。

假设我们的目标文件名为form.py，并且它们位于一个基础路径（例如os.environ["JUPYTER_ROOT"] + "/charts/"）下的任意子目录中。

import os
import pandas as pd
import ast # 用于安全地评估字符串为Python对象

# 定义您的基础路径
base_path = os.environ.get("JUPYTER_ROOT", "/home/jovyan/work/notebooks") + "/charts/"

# 初始化一个空列表来存储所有提取的字典
all_dictionaries = []

for root, dirs, files in os.walk(base_path):
    for file in files:
        if file.endswith("form.py"):
            file_path = os.path.join(root, file)
            # 后续步骤将在此处处理每个文件
            print(f"发现文件: {file_path}")

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在上述代码中，os.path.join(root, file)用于构建文件的完整路径，确保跨操作系统的路径兼容性。

2. 从Python文件中安全提取字典

找到目标文件后，下一步是打开文件并从中提取字典。由于这些字典是作为Python代码的一部分存在的（例如def_options = {'name': '...', 'age': ...}），我们不能简单地将其视为JSON或YAML文件。直接使用eval()函数来解析文件内容是危险的，因为它可能执行任意代码。相反，ast.literal_eval()是一个更安全的替代方案，它只能评估包含Python字面量结构（字符串、数字、元组、列表、字典、布尔值和None）的字符串。

为了确保只提取到我们想要的字典，我们需要：

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逐行读取文件内容。
识别包含字典定义的行。这通常可以通过检查行中是否包含字典的关键键（例如"name"和"age"）以及字典赋值的模式（例如def_options = { ... }）来实现。
从该行中提取纯粹的字典字符串部分。
使用ast.literal_eval()将其转换为Python字典对象。

# ... (承接上一步的代码)

for root, dirs, files in os.walk(base_path):
    for file in files:
        if file.endswith("form.py"):
            file_path = os.path.join(root, file)
            print(f"正在处理文件: {file_path}")

            with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
                for line in f:
                    data_str = line.strip()
                    # 检查行是否包含我们预期的字典内容和赋值模式
                    # 假设字典定义模式为 'variable_name = { ... }'
                    # 并且字典内包含 'name' 和 'age' 键
                    if "def_options =" in data_str and "'name'" in data_str and "'age'" in data_str:
                        try:
                            # 提取等号右侧的字典字符串
                            # 注意：这里假设字典定义在单行
                            data_dic_only = data_str.split("=", 1)[1].strip()

                            # 使用 ast.literal_eval 安全地将字符串转换为字典
                            dictionary = ast.literal_eval(data_dic_only)
                            all_dictionaries.append(dictionary)
                            print(f"  成功提取字典: {dictionary}")
                            # 假设每个文件只包含一个目标字典，提取后即可跳出内层循环
                            break 
                        except (ValueError, SyntaxError) as e:
                            print(f"  警告: 无法从文件 {file_path} 的行 '{data_str}' 中解析字典: {e}")
                            continue # 继续查找下一行

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注意事项：

encoding="utf-8"：在打开文件时指定编码是一个好习惯，可以避免因编码问题导致的错误。
data_str.split("=", 1)[1].strip()：这行代码将字符串在第一个等号处分割，并取第二部分（即等号右侧），然后去除首尾空白。这要求字典定义严格遵守variable_name = { ... }的格式且在单行。
错误处理：try-except块用于捕获ast.literal_eval可能抛出的ValueError或SyntaxError，这在处理格式不一致的文件时非常重要。
字典键检查："'name'" in data_str and "'age'" in data_str是一个简单的启发式方法来判断当前行是否包含目标字典。更健壮的方法可能需要正则表达式，或者如果字典定义有固定的变量名，可以直接检查data_str.startswith("def_options =")。

3. 构建与合并Pandas DataFrame

一旦我们收集了所有提取到的字典，最后一步就是将它们转换成Pandas DataFrame并合并。每个字典可以被视为DataFrame的一行数据。

# ... (承接上一步的代码)

# 确保 all_dictionaries 不为空
if all_dictionaries:
    # 将字典列表转换为Pandas DataFrame
    # from_records 可以处理字典列表，并自动将键作为列名
    final_df = pd.DataFrame.from_records(all_dictionaries)
    print("\n成功构建最终DataFrame:")
    print(final_df.head())
    print(f"\nDataFrame形状: {final_df.shape}")
else:
    print("\n未找到任何符合条件的字典，无法构建DataFrame。")

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pd.DataFrame.from_records(all_dictionaries)是处理字典列表的推荐方法，它会自动将每个字典的键作为DataFrame的列，并将字典的值作为对应行的值。如果所有字典的键都相同，这将生成一个结构规整的DataFrame。如果键不完全一致，Pandas会自动用NaN填充缺失值。