numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/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。

/一、问题描述/

如果想求CSV或者Excel中的最大值或者最小值，我们一般借助Excel中的自带函数max()和min()就可以求出来。如果只是一两个文件，处理起来肯定是小菜一碟了，当文件的个数达到上百个，如果再按照该方法进行的话，那可就费时费力了，事倍功半。

不过白慌，针对下图中的多个CSV文件，我们可以利用Python来一次性遍历读取多个文件，然后分别对文件进行处理，事半功倍。

/二、解决方法/

1、首先来看看文件内容，这里取其中一个文件的内容，如下图所示。

当然这只是文件内容中的一小部分，真实的数据量绝对不是21个。

2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。

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。

6、通过numpy库求取的结果如下图所示。

通过该方法，也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。

/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。