利用pandas计算多个CSV文件数据值的方法-csv文件

利用pandas计算多个CSV文件数据值的方法不知道有多少喜欢Python或者是参加Python培训的小伙伴了解呢?本篇文章扣丁学堂小编就和大家分享一下利用pandas计算多个CSV文件数据值的方法,对Python开发感兴趣的小伙伴下面就随小编一起来了解一下吧。

利用pandas计算多个CSV文件数据值的方法

利用pandas计算多个CSV文件数据值的方法

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)

以上就是扣丁学堂Python在线学习小编给大家分享的Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例,想要了解更多关于Python开发内容的小伙伴可以登录扣丁学堂官网咨询,扣丁学堂有专业的Python培训班邀请有理想的你加入。

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