如何在pandas中获取多个csv文件夹中一列的平均值？

在pandas中获取多个csv文件夹中一列的平均值，可以按照以下步骤进行操作：

导入pandas库和os库：

import pandas as pd
import os

定义一个函数来获取文件夹中的所有csv文件的路径：

def get_csv_files(folder_path):
    csv_files = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith(".csv"):
                csv_files.append(os.path.join(root, file))
    return csv_files

指定包含csv文件的文件夹路径并调用函数获取所有csv文件的路径列表：

folder_path = "path/to/csv_folder"
csv_files = get_csv_files(folder_path)

创建一个空的DataFrame来存储所有csv文件中指定列的数据：

data = pd.DataFrame()

循环读取每个csv文件的数据，并将指定列的数据添加到DataFrame中：

for file in csv_files:
    df = pd.read_csv(file)
    column_data = df["column_name"]  # 指定要获取平均值的列名
    data = data.append(column_data, ignore_index=True)

计算指定列的平均值：

average = data.mean()

完整代码如下所示：

import pandas as pd
import os

def get_csv_files(folder_path):
    csv_files = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith(".csv"):
                csv_files.append(os.path.join(root, file))
    return csv_files

folder_path = "path/to/csv_folder"
csv_files = get_csv_files(folder_path)
data = pd.DataFrame()

for file in csv_files:
    df = pd.read_csv(file)
    column_data = df["column_name"]  # 指定要获取平均值的列名
    data = data.append(column_data, ignore_index=True)

average = data.mean()

这样，average变量中将包含所有csv文件中指定列的平均值。您可以根据实际需求进一步处理或使用该值。

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