如何将条件判断结果存储至DataFrame中

很简单，咱们只需要借助pandas库就能轻松实现这个需求，我给你一步步拆解：

步骤1：准备pandas环境 #

如果还没安装pandas，先通过命令行完成安装：

pip install pandas

之后在代码里导入这个库：

import pandas as pd

步骤2：改造原有代码，存储结果到DataFrame #

单个文件的场景 #

我们可以先完成判断逻辑，再把结果封装成字典（每个字段用列表形式，适配DataFrame的输入要求），最后转换成DataFrame：

import os
import pandas as pd

filename = "Desktop/sales/10-05-2018"

# 执行文件存在性判断
file_exists = os.path.exists(filename)
status_message = "Files received" if file_exists else "No files received"

# 构建DataFrame
result_df = pd.DataFrame({
    "文件名": [filename],
    "是否存在": [file_exists],
    "状态信息": [status_message]
})

# 查看结果（也可以直接进行后续存储/分析操作）
print(result_df)

运行后你会得到类似这样的结构化结果：

文件名  是否存在        状态信息
0  Desktop/sales/10-05-2018   True  Files received

多个文件的批量场景（扩展用法） #

如果需要批量检查多个文件，只需要用循环把每个文件的结果收集起来，再统一转换成DataFrame就行：

import os
import pandas as pd

# 待检查的文件列表
file_list = [
    "Desktop/sales/10-05-2018",
    "Desktop/sales/11-05-2018",
    "Desktop/sales/12-05-2018"
]

# 收集所有结果的列表
result_data = []
for file_path in file_list:
    exists = os.path.exists(file_path)
    status = "Files received" if exists else "No files received"
    result_data.append({
        "文件名": file_path,
        "是否存在": exists,
        "状态信息": status
    })

# 转换成DataFrame
result_df = pd.DataFrame(result_data)

print(result_df)

得到结果后，你还可以直接导出成CSV或Excel文件，比如用result_df.to_csv("file_check_result.csv", index=False)来保存结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kevin Nash