Regrouper tous les fichiers se trouvant dans des dossiers différents puis faire la somme sur date récente

**soumahl** · 23/09/2020, 12h07

Bonjour,

je souhaite dans un premier temps regrouper tous les fichiers se trouvant dans des sous dossier( voir image) et arriver à créer un fichier appartenant à un seul dossier.

Les fichiers sont au pas de temps de la minute, je désire tous les regrouper en respectant les dates du 1er janvier au 31 décembre pour obtenir un fichier année x.

Enfin dans un second temps opérer des calculs sur le fichier obtenu à des pas de temps définis.

Nom : dossier.JPG
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Nom : dossier.JPG
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Nom : rangé.JPG
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Nom : echantillon_minute.JPG
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J'ai écrit le code suivant, cependant il ne peut que faire sous-dossier par sous-dossier(mois par mois):

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd
import glob
import os
import numpy as np
import datetime as dt
from datetime import timedelta
def concatenate(indir="X:/XX/XXX/XXXX/XXXXX/2013/Octobre", outfile="X:/XX/XXX/XXXX/XXXXX/XXXXXX/annee_2013/Octobre.xlsx", daily="X:/XX/XXX/XXXX/XXXXX/année_2013/df_cum_Octobre.xlsx",sep='\t'):    
    os.chdir(indir)
    filelist=glob.glob("*.his")
    abjlist=[]
    colnames=['DATE','INSTANT_RAIN','H1_RAIN','H3_RAIN','H6_RAIN','H12_RAIN','H24_RAIN','H1_RESET','H3_RESET','H6_RESET','H12_RESET','H24_RESET','MIN10_RESET']
    for filename in filelist:
        print(filename)
        abj=pd.read_csv(filename, header=1, index_col="CREATEDATE", parse_dates=True, keep_date_col=True, converters={'INSTANT_RAIN' : float})
        abjlist.append(abj)
 
    concatdf=pd.concat(abjlist,axis=0)
    #concatdf.drop(['DATE'], axis=1, inplace=True) 
    print(type(concatdf))
    concatdf.columns=colnames
    concatdf.head()
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='D')
    df_Jour= pd.DataFrame(index = range)
    df_Jour['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('D').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='5T')
    df_5T= pd.DataFrame(index = range)
    df_5T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('5T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='10T')
    df_10T= pd.DataFrame(index = range)
    df_10T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('10T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='15T')
    df_15T= pd.DataFrame(index = range)
    df_15T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('15T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='30T')
    df_30T= pd.DataFrame(index = range)
    df_30T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('30T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='45T')
    df_45T= pd.DataFrame(index = range)
    df_45T['INSTANT_RAIN'] = float(concatdf.INSTANT_RAIN.resample('45T')).sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='60T')
    df_60T= pd.DataFrame(index = range)
    df_60T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('60T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='120T')
    df_120T= pd.DataFrame(index = range)
    df_120T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('120T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='150T')
    df_150T= pd.DataFrame(index = range)
    df_150T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('150T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='180T')
    df_180T= pd.DataFrame(index = range)
    df_180T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('180T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='240T')
    df_240T= pd.DataFrame(index = range)
    df_240T['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('240T').sum()
 
    range = pd.date_range('2013-10-01', '2013-10-31', freq='M')
    df_M= pd.DataFrame(index = range)
    df_M['INSTANT_RAIN'] = concatdf.INSTANT_RAIN.resample('M').sum()
 
    concatdf.to_excel(outfile,index=True)
    df_Jour.to_excel(daily,index=True)
    df_5T.to_excel("df_5T.xlsx",index=True)
    df_10T.to_excel("df_10T.xlsx",index=True)
    df_15T.to_excel("df_15T.xlsx",index=True)
    df_30T.to_excel("df_30T.xlsx",index=True)
    df_45T.to_excel("df_45T.xlsx",index=True)
    df_60T.to_excel("df_60T.xlsx",index=True)
    df_120T.to_excel("df_120T.xlsx",index=True)
    df_150T.to_excel("df_150T.xlsx",index=True)
    df_180T.to_excel("df_180T.xlsx",index=True)
    df_240T.to_excel("df_240T.xlsx",index=True)
    df_M.to_excel("df_M.xlsx",index=True)
 
concatenate()

vous trouverez ci-joint 2 fichiers au format "his" correspondant à 2 journées du sous dossier juin(à defaut de ne pouvoir charge les 2 fichiers, je donne un début des données).

History file
CREATEDATE, SITE, INSTANT RAIN (MM), 1H RAIN (MM), 3H RAIN (MM), 6H RAIN (MM), 12H RAIN (MM), 24H RAIN (MM), 1H RAIN RESET(MM), 3H RAIN RESET(MM), 6H RAIN RESET(MM), 12H RAIN RESET(MM), 24H RAIN RESET(MM), 10MIN RAIN RESET(MM)
2013-06-01 00:00:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:01:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:02:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:03:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:04:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:05:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:06:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:07:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:08:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:09:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:10:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:11:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:12:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:13:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:14:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:15:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:16:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:17:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:18:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:19:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:20:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:21:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:22:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:23:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:24:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:25:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:26:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:27:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:28:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:29:00, RWY21, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:30:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:31:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:32:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:33:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:34:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.5, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:35:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:36:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:37:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:38:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:39:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:40:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:41:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:42:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:43:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:44:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:45:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:46:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:47:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:48:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:49:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:50:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:51:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:52:00, RWY21, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:53:00, RWY21, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:54:00, RWY21, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:55:00, RWY21, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:56:00, RWY21, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:57:00, RWY21, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:58:00, RWY21, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
2013-06-01 00:59:00, RWY21, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.5, 0.5, 1.0, 8.5, 0.0
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Merci d'avance.

**robinechuca** · 27/12/2020, 10h49

Bonjour,

Je ne comprends pas vraiment ce que vous voulez faire, et je ne comprend pas non plus le problème que vous avez?

créer un fichier appartenant à un seul dossier.

C'est à dire? Vous voulez regrouper les fichiers pour les faire tous apparaître dans un seul dossier sans aucun sous-répertoires?
Vous voulez faire un seul fichier dont le contenu est la concaténation des autres fichiers? Je sui déjà perdu à cette étape là!

sous-dossier par sous-dossier(mois par mois)

C'est pas ce que vous voulez???
Peut être ma réponse est totalement à coté de la plaque mais il y a une option 'recursive=False' dans glob.glob.

Peut être pouvez vous faire : glob.glob("*.his", recursive=True).

Mais je ne comprend pas suffisamment ce que vous voulez pour pouvoir vous aidez d'avantage.

**soumahl** · 28/12/2020, 00h59

Bonjour robinechuca,

Je suis ravi que vous m'ayez répondu,

ma préoccupation est que j'ai une liste de sous-dossiers nommés de "janvier à décembre" souvent dans le désordre disposé dans un dossier que j'ai nommé "année 2013",

Les sous-dossiers contiennent les fichiers de données enregistrés par minute au format ".his"

je veux pouvoir regrouper tous ces fichiers du 1er janvier au 31 décembre en tenant pas compte de la position du fichier même si se trouvant dans un autre sous dossier.

J'ai été un peu clair, j'espère.

Je vous en remercie énormément vue le temps que j'avais mis.

Regrouper tous les fichiers se trouvant dans des dossiers différents puis faire la somme sur date récente

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