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将带有结尾日期（dd.mm.yyyy）的文件重命名为前缀（yyyy-mm-dd）

我有很多旧文件（主要是pdf，但也有一些.doc或.docx），它们是根据他们的内容添加日期。银行不需要支付2007年4月10日银行等话题2007年4月11日论文什么要补充2007年4月10日我想批量重命名的所有文件特定文件夹更改名称从银行u nneeded支付2007年4月10日至 2007-10-04 银行不需要支付我已经在我的SendTo文件夹中的批处理文件，以便能够直接激活它的

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使用dplyr重命名df中的所有变量并删除第一个观察

我已经从csv文件导入了一个数据帧。数据框看起来很难看。我想用第一个观察值重新命名所有变量，并删除第一个观察值。我的一位同事给了我一个关于这段代码的想法。 colnames(df) <- lapply(df[1, ], as.character) df <- df[-1,] 上面的代码工作完美，但我爱dplyr :-)有没有办法做到的使用管道相同，dplyr？ PS：对不起，如果我说一些愚蠢

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自动覆盖现有文件与传入文件

截至目前我有一个名为song.mp3的文件，我已经集成到一个Python程序中，将作为一个警报。我想它，这样，每当我通过蓝牙发送的树莓派新歌，它只会自动重命名这首歌是Song.mp3的，从而覆盖了一首歌曲。这样我就不必为不同的歌曲改变我的闹钟程序。任何帮助？

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重命名之间的区别！并在Julia中重新命名为新的DataFrame？

在Julia中构建新的DataFrame时，rename和rename!之间是否有区别？我相信一般修改现有的DataFramerename!是理想的，因为它修改了它的参数而不在内存中生成新的对象。但由于内存中没有对象，因此rename似乎是合适的。 using DataFrames df1 = rename(DataFrame(rand((100,2))), [:x1, :x2], [:x,

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重列后得到KeyError异常

我有df： df = pd.DataFrame({'a':[7,8,9], 'b':[1,3,5], 'c':[5,3,6]}) print (df) a b c 0 7 1 5 1 8 3 3 2 9 5 6 通过this然后重命名第一个值： df.columns.values[0] = 'f' 一切似乎很不错： print (df

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更改值

我有一个数据帧与我的索引“国家” 我想改变多个国家的名字，我有旧/新值在字典中，如下图所示：我试着分割列表中的值和列表，并且这也行不通。代码没有错误，但我的数据框中的值没有改变。 `import pandas as pd import numpy as np energy = (pd.read_excel('Energy Indicators.xls', skiprow

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Applescript - 重复文件夹，然后重命名和重命名文件

我试图创建一个脚本，将模板文件夹复制到当前的finder窗口，然后根据对话框输入重命名新文件夹和其中的一些文件。到目前为止，我已经知道它可以将文件夹（从选区）复制到当前查找程序窗口并对其进行重命名。但我无法得到它，然后重命名它内的文件。下面的代码 - property A : POSIX file "/BLOCKED OUT FOR PRIVACY/" as alias property B

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蟒蛇大熊猫命名多个列标题以同样的方式

考虑一个简单的DF： HeaderA | HeaderB | HeaderC 476 4365 457 有没有办法来重命名所有列，例如到底添加到所有列的“X”？ HeaderAX | HeaderBX | HeaderCX 476 4365 457 我连接多个数据框，并希望根据它们来自哪个数据集来轻松区分列。或者这是唯一的方法？ df.rename(colum

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在某个目录中递归地重命名某些文件 - Shell/Bash脚本

我已经搜索了无处不在，想出下面的脚本。我无法弄清楚问题在这里。我试图循环遍历名为Extracted_Source的目录中的所有目录，以重命名任何带有附加时间戳的CSV文件。任何帮助表示赞赏。我不断收到一个 No such file or directory./Extracted_Source/* 下面是源： for files in ./Extracted_Source/* do if

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删除部分文件名

我已经做了一些搜索，但看不到如何实际编码。我是Python新手，并不确定我应该使用什么方法来尝试执行此操作。我有一些我想重命名的文件。不幸的是，文件扩展名的部分永远不会相同，只想删除它。文件名是一样AC_DC - 批驳得一无是处（官方视频） - UKwVvSleM6w .MP3 任何帮助，将不胜感激。