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

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来客网。