Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例
功能：扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计，输出统计值到CSV文件
pipinstallpandas
importpandasaspd
importglob,os,sys
input_path='./'
output_fiel='pandas_union_concat.csv'
all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_*'))
all_data_frames=[]
forfileinall_files:
data_frame=pd.read_csv(file,index_col=None)
total_sales=pd.DataFrame([float(str(value).strip('$').replace(',',''))forvalueindata_frame.loc[:,'SaleAmount']]).sum()
average_sales=pd.DataFrame([float(str(value).strip('$').replace(',',''))forvalueindata_frame.loc[:,'SaleAmount']]).mean()
data={
'filename':os.path.basename(file),
'total_sales':total_sales,
'average_sales':average_sales
}
all_data_frames.append(pd.DataFrame(data,columns=['filename','total_sales','average_sales']))
data_frame_concat=pd.concat(all_data_frames,axis=0,ignore_index=True)
data_frame_concat.to_csv(output_fiel,index=False)
以上这篇Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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