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我们。

您可能感兴趣的文章:

  • 使用Python对Csv文件操作实例代码
  • python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)
  • Python遍历pandas数据方法总结
  • 使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例
  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍
  • python处理csv数据的方法
赞 (0)

相关推荐

  • 使用Python对Csv文件操作实例代码

    使用Python对Csv文件操作实例代码

    csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是: No.,Name,Age,Score 1,mayi,18,99 2,jack,21,89 3,tom,25,95 4,rain,19,80 假设上述csv文件保存为"test.csv" 1.读文件 如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Python自带的csv模块,有两种方法可以实现: 第一种方法使用read

  • Python遍历pandas数据方法总结

    Python遍历pandas数据方法总结

    前言 Pandas是python的一个数据分析包,提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法.其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型,这使数据操作变得更简单.Series 是一种一维的数据结构,类似于将列表数据值与索引值相结合.DataFrame 是一种二维的数据结构,接近于电子表格或者mysql数据库的形式. 在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理,比如我们需要将dataframe两列数据两两相除,并将结果存储于一个新的列表中.本文通过该例程介绍对pa

  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz         硬

  • python处理csv数据的方法

    本文实例讲述了python处理csv数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: Python代码: 复制代码 代码如下: #coding=utf-8 __author__ = 'dehua.li' from datetime import * import datetime import csv import sys import time import string import os import os.path import pylab as plt rootdir='/nethome/

  • 使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例

    站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用.Github链接 csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是: No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95 假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Pyt

  • python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)

    数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

  • 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:

  • python的pandas工具包，保存.csv文件时不要表头的实例

    用pandas处理.csv文件时,有时我们希望保存的.csv文件没有表头,于是我去看了DataFrame.to_csv的document. 发现只需要再添加header=None这个参数就行了(默认是True), 下面贴上document: DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=Non

  • Python利用 utf-8-sig 编码格式解决写入 csv 文件乱码问题

    先举个例子,分别以不指定编码.指定编码为 utf-8.指定编码为 utf-8-sig 三种方式来做比较,再将写入 csv 文件和 txt 文件来做个对比 一.不指定编码方式,直接存入 csv 文件 import csv with open('test.csv', 'w') as fp: writer = csv.writer(fp) writer.writerow(['汉语', '俄语', '韩语', '日语', '英语']) writer.writerow(['爱你', 'люблю тебя

  • python用pandas读写和追加csv文件

    python用pandas读写和追加csv文件

    目录 csv文件 一.创建csv文件 二.读写csv文件 1.基础python 2.pandas 三.追加csv文件 1.基础python 2.pandas 总结 csv文件 CSV文件是最常用的一个文件存储方式.逗号分隔值(Common-Separated Values,CSV)文件以纯文本形式存储表格数据(注:分隔字符也可以是其他字符).纯文本说明该文件是一个字符序列,不包含必须像二进制数字那样被解读的数据. CSV文件由任意数目记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由若干字段组成,字段

  • python 利用pandas将arff文件转csv文件的方法

    直接贴代码啦: #coding=utf-8 import pandas as pd def arff_to_csv(fpath): #读取arff数据 if fpath.find('.arff') <0: print('the file is nott .arff file') return f = open(fpath) lines = f.readlines() content = [] for l in lines: content.append(l) datas = [] for c i

  • python利用pandas将excel文件转换为txt文件的方法

    python将数据换为txt的方法有很多,可以用xlrd库实现.本人比较懒,不想按太多用的少的插件,利用已有库pandas将excel文件转换为txt文件. 直接上代码: ''' function:将excel文件转换为text author:Nstock date:2018/3/1 ''' import pandas as pd import re import codecs #将excel转化为txt文件 def exceltotxt(excel_dir, txt_dir): with co

  • Python Pandas读写txt和csv文件的方法详解

    Python Pandas读写txt和csv文件的方法详解

    目录 一.文本文件 1. read_csv() 2. to_csv() 一.文本文件 文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口为read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据 1. read_csv() 格式代码: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False

  • python利用pandas分析学生期末成绩实例代码

    python利用pandas分析学生期末成绩实例代码

    安装Pandas Pandas是构建在Python编程语言之上的一个快速.强大.灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具.Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集. 我们使用pip进行安装(如果没有可自行查询如何安装pip)安装panda最简单的方法是将其作为Anaconda的一部分安装,Anaconda主要用于数据分析和科学计算.还提供源代码.PyPI.ActivePython.各种Linux发行版或开发版本进行安装的说明. 当然,最为基础的Python环境还

  • python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)的实例讲解

    利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec

  • python将pandas datarame保存为txt文件的实例

    CSV means Comma Separated Values. It is plain text (ansi). The CSV ("Comma Separated Value") file format is often used to exchange data between disparate applications. The file format, as it is used in Microsoft Excel, has become a pseudo standa

随机推荐