如何基于DataFrame列按修改日期批量重命名文件夹内文件

核心思路 #

先获取目标文件夹下的所有图片文件，按修改时间从早到晚排序，再与DataFrame的new_name列按顺序匹配，最后执行重命名操作。

完整代码 #

import os

# 目标文件夹路径
folder_path = r"E:\folder"

# 1. 获取文件夹内所有.jpg格式文件的完整路径
image_files = [
    os.path.join(folder_path, filename)
    for filename in os.listdir(folder_path)
    if filename.lower().endswith(".jpg")
]

# 2. 按文件修改时间排序（最早修改的排在最前）
sorted_files = sorted(image_files, key=lambda f: os.path.getmtime(f))

# 3. 校验文件数量与new_name列行数是否一致，避免匹配错误
if len(sorted_files) != len(df["new_name"]):
    raise ValueError("文件数量与DataFrame中new_name的行数不匹配，请检查！")

# 4. 遍历执行重命名
for old_file_path, new_name in zip(sorted_files, df["new_name"]):
    # 拼接新文件路径，保留.jpg后缀
    new_file_path = os.path.join(folder_path, f"{new_name}.jpg")
    os.rename(old_file_path, new_file_path)

原代码问题说明 #

1. 未正确获取文件列表：原代码中file_path未定义，os.path.basename(file_path)无法获取有效文件名；
2. 匹配顺序错误：没有对文件按修改时间排序，无法保证最早修改的文件对应DataFrame第一行；
3. 字典键值颠倒：dict(zip(file_name, df['new_name']))将文件名作为键、新名称作为值，遍历交换了新旧名称的位置，导致重命名逻辑错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者complog