/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”的值，并将所有数据字段合并到一个电子表格中！...（即等待电子表格重新计算） 使用Python 像往常一样，先导入pandas库，然后将所有三个Excel文件读入Python。...图5：pandas数据框架，看起来就像Excel电子表格一样 pandas有一个方法.merge()来高效地合并多个数据集。...有两个“保单现金值”列，保单现金值_x（来自df_2）和保单现金值_y（来自df_3）。当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。
还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...如果你 "即时" 添加流媒体数据，则你最好的选择是使用字典或列表，因为 Python 在列表的末尾透明地预分配了空间，所以追加的速度很快。...所有的算术运算都是根据行和列的标签来排列的： 在DataFrames和Series的混合操作中，Series的行为（和广播）就像一个行-向量，并相应地被对齐： 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...就像1:1的关系一样，要在Pandas中连接一对1:n的相关表，你有两个选择。...就像原来的join一样，on列与第一个DataFrame有关，而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。 插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。
### 安装 pandas 的开发版本 安装开发版本是最快的方法： 尝试一个将在下一个发布中提供的新功能（即，最近合并到主分支的拉取请求中的功能）。...使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为 DataFrame 的列。...注意 内部方括号定义了一个Python 列表，其中包含列名，而外部方括号用于从 pandas DataFrame 中选择数据，就像在前面的示例中看到的那样。...注意 内部方括号定义了一个Python 列表，其中包含列名，而外部方括号用于从 pandas DataFrame中选择数据，就像在前面的示例中看到的那样。
，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。...在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...回想一下Pandas中的shape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。 ? Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。 ?...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。...---- ---- 在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...回想一下Pandas中的shape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
join(other): 将一个或多个DataFrame加入到当前DataFrame中，实现合并的功能。...other参数传入被合并的DataFrame，通常是传入一个DataFrame，将两个DataFrame合并到一起，如果需要合并多个，则用列表或元组的方式传入(合并多个DataFrame需要满足一些条件...只有给lsuffix和rsuffix指定值之后(即使指定相同的值也可以)，合并才会成功。 五合并多个DataFrame ---- ?...join()方法可以用于合并多个DataFrame，传入的时候用列表或元组的方式传入。...以上就是Pandas合并方法join()的介绍，如果需要本文代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas14”关键字获取完整代码。
) [2, 4, 6, 8, 10] Filter函数接受一个列表和一条规则，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。...在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数。...Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。 ? Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。 ?...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。准备工作在开始之前，请确保您已经安装了Python和必要的库，例如pandas。...获取文件路径列表： 使用列表推导式获取匹配条件的文件路径列表。创建空数据框： 使用pandas创建一个空数据框，用于存储所有文件的数据。...循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...过滤掉值为0的行，将非零值的数据存储到combined_data中。...具体而言，以CSV文件为例，关注的是每个文件中的Category_A列，并计算每个类别下相同单元格的平均值。Python代码实现： 提供了一个简单的Python脚本作为解决方案。
详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始 前言 在数据处理和分析中，Excel 文件是最常见的数据格式之一。Python 提供了强大的库 pandas，可以轻松地处理 Excel 文件中的数据。...df = pd.DataFrame(data) # 显示 DataFrame print(df) 解释 字典 data：我们创建了一个字典，其中每个键（如 'Name'）代表一列数据，每个键对应的值是一个列表...Series 是 pandas 中的一维数据结构，类似于 Excel 中的一列。每个 Series 都有一个索引和一组数据。...7.1 场景概述 在实际项目中，你可能需要从多个 Excel 文件中读取数据，并将它们合并到一个 DataFrame 中。...这在处理多个来源的数据时尤其有用。 7.2 代码示例：读取并合并多个 Excel 文件 假设你有多个 Excel 文件，它们有相同的结构，现在我们需要将这些文件合并到一个 DataFrame 中。
，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。...---- 在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...回想一下Pandas中的shape 1df.shape 2(# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。 使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...最直接的方式是把 ::-1 传递给 loc 访问器，与 Python 里反转列表的切片法一样。 ?...使用 Python 内置的 glob 更方便。 ? 把文件名规则传递给 glob()，这里包括通配符，即可返回包含所有合规文件名的列表。...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。
下面这个例子里，将创建一个 Series 对象，并用字符串对数字列表进行索引： ? 注意：请记住， index 参数是可省略的，你可以选择不输入这个参数。...和 NumPy 数组不同，Pandas 的 Series 能存放各种不同类型的对象。 从 Series 里获取数据 访问 Series 里的数据的方式，和 Python 字典基本一样： ?...同时你可以用 .loc[] 来指定具体的行列范围，并生成一个子数据表，就像在 NumPy里做的一样。比如，提取 'c' 行中 'Name’ 列的内容，可以如下操作： ?...下面这个例子，我们从元组中创建多级索引： ? 最后这个 list(zip()) 的嵌套函数，把上面两个列表合并成了一个每个元素都是元组的列表。...当你使用 .dropna() 方法时，就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值的行（或者列）。删除列用的是 .dropna(axis=0) ，删除行用的是 .dropna(axis=1) 。
具体而言，我们可能希望，每年为每个州添加另一列人口统计数据（例如，18 岁以下的人口）; 使用MultiIndex就像在DataFrame中添加另一列一样简单： pop_df = pd.DataFrame...MultiIndex的创建方法 为Series或DataFrame构造多重索引的最简单方法，是简单地将两个或多个索引数组的列表传递给构造器。...例如，正如我们之前所做的那样，你可以从一个简单的数组列表中构造MultiIndex，提供每个层次中的索引值： pd.MultiIndex.from_arrays([['a', 'a', 'b', 'b'...列的MultiIndex 在DataFrame中，行和列是完全对称的，就像行可以有多个索引层次一样，列也可以有多个层次。...和``DataFrame`中与数据进行交互，就像本书中的许多工具一样，熟悉它们的最好方法就是尝试它们！
') 就像Series一样，DataFrame还将其值存储在NumPy数组中： >>> city_data.values array([[4.2e+03, 5.0e+00], [6.5e...因为在之前的文章中已经详细的介绍了这两种方法，因此我们将简单介绍。更详细的可以查看【公众号：早起python】之前的文章。...： >>> city_revenues["Toronto"] 8000 >>> city_revenues[1] 8000 我们也可以使用负索引和切片，就像使用列表一样： >>> city_revenues...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...会根据其值将数据类型分配给每一列。
而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。例如，未来一周的概率预测值可以是 5%、50% 和 95% 量级的三个值。习惯上称为 "样本"。...Gluonts数据集是Python字典格式的时间序列列表。可以将长式Pandas数据框转换为Gluonts。...字典将包含两个键：字段名.START 和字段名.TARGET。因此，Gluonts 数据集是一个由 Python 字典格式组成的时间序列列表。...Gluonts - 转换回 Pandas 如何将 Gluonts 数据集转换回 Pandas 数据框。 Gluonts数据集是一个Python字典列表。
pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...语法和对应的参数含义: import pandas df = pandas.pivot_table( data="要进行汇总的数据集（DataFrame）", values="要聚合的列或列的列表...", index="要作为行索引的列或列的列表", columns="要作为列索引的列或列的列表", aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean...快速上手系列算上本文是更新了 8 篇，其他文章如下: Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识 pandas 快速上手系列：自定义 dataframe 读 DataFrame 不只是读...DataFrame ,还能读出这么多信息 熟练掌握 Pandas 合并术,数据处理不再伤脑筋 玩转 Pandas unique方法,告别数据重复烦恼 谜一样的空值?
分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数； 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数； 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates...这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。
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