Python与Pandas基于Excel映射表批量重命名文件夹的精确匹配实现

原代码使用pandas.Series.str.match做匹配的逻辑不符合精确匹配需求：该接口仅校验字符串是否以目标内容为开头，不会强制要求两个字符串完全相等，碰到"XENON"、"XENON2"、"XENON2A"这类前缀高度相似的条目时，会一次性匹配到多个结果，最终取到错误的映射值，叠加dirs_exist_ok=True的合并写入特性，就会出现多个原文件夹内容被错误合并的异常。

相比逐次遍历过滤DataFrame的写法，把映射表转成Python原生字典的实现效率更高，也天然支持精确等值匹配，适配1200余条映射的场景完全没有性能压力，同时增加异常分支避免流程中断：

import pandas as pd
import os
import shutil

workdir = r'D:\Python\Jupyter Notebooks\work\final_name\games'
targetdir = r'D:\Python\Jupyter Notebooks\work\final_name\fin'

# 读取映射表，直接生成 原文件夹名:规范新名 的映射字典
mapping_df = pd.read_excel('hdd_games.xlsx', usecols=['name_folder', 'name_game'])
# 提前清洗字段，去除首尾不可见空格，避免隐形匹配失败
mapping_df['name_folder'] = mapping_df['name_folder'].astype(str).str.strip()
name_map = dict(zip(mapping_df['name_folder'], mapping_df['name_game']))

# 遍历工作目录下的所有文件夹
for folder_name in os.listdir(workdir):
    current_folder_path = os.path.join(workdir, folder_name)
    # 跳过非文件夹的内容
    if not os.path.isdir(current_folder_path):
        continue
    # 精确匹配映射条目
    if folder_name not in name_map:
        print(f"跳过：未找到文件夹 {folder_name} 对应的映射关系")
        continue
    new_name = name_map[folder_name]
    new_target_path = os.path.join(targetdir, new_name)
    shutil.copytree(current_folder_path, new_target_path, dirs_exist_ok=True)
    print(f"已完成 {folder_name} -> {new_name} 的内容复制")

• 可在生成映射字典前增加重复键校验：如果Excel映射表中存在多个相同的原始文件夹名，字典生成时会自动覆盖旧值，提前校验可以避免映射逻辑失效
• 如果不需要保留原文件夹内容，可将shutil.copytree替换为shutil.move，减少磁盘重复存储的开销
• 可以在代码执行前加一步目标目录存在性检查：如果目标目录已经存在同名文件夹，可配置跳过逻辑，避免历史内容被新复制的内容覆盖合并

注意：即使给str.match方法加上全字符串匹配的正则锚点修正逻辑，在该静态映射场景下，字典查找的实现可读性、执行效率都远高于反复遍历过滤DataFrame的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dimfil