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Python利用pandas計(jì)算多個(gè)CSV文件數(shù)據(jù)值的實(shí)例

更新時(shí)間：2018年04月19日 17:00:33 作者：卒跡

下面小編就為大家分享一篇Python利用pandas計(jì)算多個(gè)CSV文件數(shù)據(jù)值的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

功能：掃描當(dāng)前目錄下所有CSV文件并對其中文件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，輸出統(tǒng)計(jì)值到CSV文件

pip install pandas

import pandas as pd
import glob,os,sys
input_path='./'
output_fiel='pandas_union_concat.csv'
all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_*'))
all_data_frames=[]
for file in all_files:
  data_frame=pd.read_csv(file,index_col=None)
  total_sales=pd.DataFrame([float(str(value).strip('$').replace(',','')) for value in data_frame.loc[:,'Sale Amount']]).sum()
  average_sales=pd.DataFrame([float(str(value).strip('$').replace(',','')) for value in data_frame.loc[:,'Sale Amount']]).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)

以上這篇Python利用pandas計(jì)算多個(gè)CSV文件數(shù)據(jù)值的實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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