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。
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pandas,CSV文件
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。