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。
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 pandasimport pandas as pdimport glob,os,sysinput_path=./
output_fiel=pandas_union_concat.csvall_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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