Python如何利用pandas计算多个CSV文件数据值

这篇文章给大家分享的是有关Python如何利用pandas计算多个CSV文件数据值的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，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)

感谢各位的阅读！关于“Python如何利用pandas计算多个CSV文件数据值”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！