pandas 分析一个文件夹中的多个csv文件，并使用panda仅将结果写入单个csv文件

rekjcdws 于 2023-02-17 发布在其他

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我可以读取和分析单个csv文件，并向同一数据框添加新列。但是，我不能对文件夹中的多个文件执行此操作，并只将结果保存到单个csv文件中。
我已经尝试像下面的一个单一的csv文件

df1 = pd.read_csv('file.csv')
df1['Number of rows'] = (len(df1))
df1['Number of unique data'] = df1['column1'].nunique()
df1['Number of A type in Column2'] = df1['column2'].value_counts()['A']
df1.to_csv('df1_results.csv' , index = False)

但是，我需要在一个文件夹中的多个文件的csv文件中像下面的图像的结果：Need result like this

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75484375/analyze-multiple-csv-files-in-a-folder-and-write-only-the-results-to-a-single-cs

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按热度按时间

roejwanj1#

您可以迭代输入文件夹中的不同csv文件，处理相应的数据并将输出 Dataframe 附加到 Dataframe 列表中：

list_of_dataframes = []
for file in list_of_files:
    df1 = pd.read_csv('file.csv')
    df1['Number of rows'] = (len(df1))
    df1['Number of unique data'] = df1['column1'].nunique()
    df1['Number of A type in Column2'] = df1['column2'].value_counts()['A']
    list_of_dataframes.append(df1)

剩下要做的唯一事情是将 Dataframe 列表连接到单个 Dataframe 中，然后您可以将其输出到csv：

df = pd.concat(list_of_dataframes)
df.to_csv('df_results.csv' , index = False)

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