如何用Python按日期列重命名最新CSV并移动至指定目录？

问题背景 #

通过Selenium从客户网站下载ABC.csv，但无法提前修改下载路径或文件名，需事后处理：取出下载文件夹中最新的ABC.csv，根据文件内B2单元格的日期值重命名（如ABC-12-10-2022.csv），最终移动至E盘指定目录。

原代码存在的问题 #

1. 未过滤CSV文件，会匹配下载目录中所有.csv文件，而非仅ABC相关文件
2. 读取日期单元格时未对应B2位置（B2对应DataFrame的iloc[1,1]，索引从0开始）
3. 缺少文件移动的核心步骤
4. 路径拼接存在语法错误（如未转义或格式错误）

优化后的完整代码 #

import glob
import os
import pandas as pd
import shutil

# 配置路径参数
DOWNLOAD_DIR = r'C:\Users\Manish\Downloads'
TARGET_DIR = r'E:\目标文件夹路径'  # 替换为你的E盘目标目录

# 1. 筛选下载目录中所有ABC开头的CSV文件，避免匹配无关CSV
abc_csv_files = glob.glob(os.path.join(DOWNLOAD_DIR, 'ABC*.csv'))
if not abc_csv_files:
    raise FileNotFoundError("下载目录中未找到ABC开头的CSV文件")

# 2. 找出最新的ABC文件（按修改时间排序，更符合下载后文件的时间逻辑）
latest_abc_file = max(abc_csv_files, key=os.path.getmtime)

# 3. 读取CSV文件，获取B2单元格的值（B列是第2列，索引1；第2行是索引1）
df = pd.read_csv(latest_abc_file)
b2_date = df.iloc[1, 1]  # 若B列有列名，也可改用df['列名'].iloc[1]

# 4. 格式化日期为指定格式（示例：dd-mm-yyyy，可根据实际日期格式调整）
# 假设b2_date是datetime类型，若为字符串需先转换
formatted_date = pd.to_datetime(b2_date).strftime('%d-%m-%Y')
new_file_name = f'ABC-{formatted_date}.csv'

# 5. 拼接新文件路径，直接移动并重命名（一步完成，无需先重命名再移动）
new_file_path = os.path.join(TARGET_DIR, new_file_name)
shutil.move(latest_abc_file, new_file_path)

print(f"文件已成功处理：{latest_abc_file} → {new_file_path}")

关键说明 #

• 筛选文件：用ABC*.csv匹配所有以ABC开头的CSV（包括下载时自动生成的ABC(1).csv这类重复文件）
• 最新文件判断：使用os.path.getmtime（修改时间）而非创建时间，更准确反映下载完成后的文件状态
• B2单元格读取：iloc[1,1]对应Excel中的B2（索引从0开始），如果B列有明确列名（如Market Date），可改为df['Market Date'].iloc[1]更易维护
• 移动并重命名：直接用shutil.move()一步完成重命名+移动，比先重命名再移动更高效，避免中间步骤出错
• 异常处理：增加了文件不存在的判断，避免程序崩溃

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20432746