Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例_Python

Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例

2021-02-02 00:44卒迹 Python

下面小编就为大家分享一篇Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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)