首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最值

/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文件第一数据并求其最大值和最小值,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据,用比较多两个库就是numpy和pandas,在本篇文章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文件第一数据并求其最大值和最小值代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大值和最小值代码如下图所示。 ?.../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,并求取文件第一数据最大值和最小值,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

9.3K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

如何在 Pandas DataFrame重命名列?

接下来显示如何通过赋值.column属性进行重命名。 扩展 在此处,更改了列名称。还可以使用.rename方法重命名索引,如果是字符串值,则更有意义。...可以Python列表赋值索引和属性。...当列表具有与行和标签相同数量元素时,此赋值有 以下代码就显示了这样一个示例 从CSV文件读取数据,并使用index_col参数告诉Pandasmovie_title用作索引。...在每个Index对象上使用.to_list方法来创建Python标签列表。 在每个列表修改3个值,这3个值重新赋值.index和.column属性。...使用清除列表,可以结果重新赋值.columns属性。假设中有空格和大写字母,此代码清除它们。

5.4K20

手把手教你用Pandas读取所有主流数据存储

▼表3-1 Pandas中常见数据读取和输出函数 输入和输出方法如下: 读取函数一般会赋值一个变量df,df = pd.read_(); 输出函数是变量自身进行操作并输出df.to_...CSV文件读取方法如下(以下代码省略了赋值操作): # 文件目录 pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同一目录下 pd.read_csv('data/my/data.csv...') # 指定目录 pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV文件扩展名不一定是.csv CSV文件可以存储在网络上,通过URL来访问和读取: # 使用URL pd.read_csv...无法支持更大数据量:目前Excel支持行数上限为1 048 576(220次方),数上限为16 384(214次方,标签为XFD),在数据分析、机器学习操作往往会超过这个体量。...Pandas支持读取剪贴板结构化数据,这就意味着我们不用数据保存成文件,而可以直接从网页、Excel等文件复制,然后从操作系统剪贴板读取,非常方便。

2.7K10

整理了 25 个 Pandas 实用技巧,拿走不谢!

这种方式很好,但如果你还想把列名变为非数值型,你可以强制地一串字符赋值columns参数: ? 你可以想到,你传递字符串长度必须与数相同。 3....你可以glob()函数传递某种模式,包括未知字符,这样它会返回符合该某事文件列表。在这种方式下,glob会查找所有以stocks开头CSV文件: ?...但是如果数据集中每个文件包含信息呢? 这里有一个例子,dinks数据集被划分成两个CSV文件,每个文件包含三: ? 同上一个技巧一样,我们以使用glob()函数开始。...我们可以使用sample()函数来随机选取75%行,并将它们赋值"movies_1"DataFrame: ?...接着我们使用drop()函数来舍弃“moive_1”中出现过行,剩下赋值"movies_2"DataFrame: ?   你可以发现总行数是正确: ?

3.2K10

Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行解决

读取文件时遇到和数不对应行,此时会报错。...KeyError错误: 报这种错是由于使用了DataFrame没有的字段,例如id字段,原因可能是: .csv文件header部分没加逗号分割,此时可使用df.columns.values来查看df...=’null’]#取得id字段不为null行 df=df[‘id’]#赋值后df为Series,表示df在id值,而不再是一个DataFrame,于是丢掉了id头,此时若再使用df[‘id’]...补充知识:pandas 使用read_csv读取文件时产生错误:EOF inside string starting at line 解决方法:使用参数 quoting df = pd.read_csv...()读取文件跳过报错行解决就是小编分享大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

5.7K20

Python数据分析及可视化-小测验

读取datasets目录下chipo.csv并显示前十行数据(赋值变量chipo) csv文件默认分隔符是逗号,pd.read_csv方法sep关键字参数默认值也为逗号,所以可以不写sep关键字...读取datasets目录下special_top250.csv并显示前五行数据(赋值变量top250) csv文件默认分隔符是逗号,pd.read_csv方法sep关键字参数默认值也为逗号,所以可以不写...pandas.cut用法官方文档.png 电影时长分类后赋值duration_labeled_series变量,数据类型为Series。查看其中值,如下图所示: ?...文件数据,并显示前五行记录 csv文件默认分隔符是逗号,pd.read_csv方法sep关键字参数默认值也为逗号,所以可以不写sep关键字。...() 5.5 第五步:按照Name字段数据集进行分组并求和赋值变量names,最后输出前五行 names = new_df.groupby('Name').sum() names.head() 5.6

2.1K20

02.数据导入&清理1.导入csv文件2.导入文本文件3.导入EXCEL文件:4.解决中文路径异常问题5.导出csv文件6.重复值处理7.缺失值处理8.空格值处理

1.导入csv文件 read_csv(file, encoding) #如导入中文:encoding='utf-8' from pandas import read_csv df = read_csv(...encoding='utf-8' 参数 注释 file 文件路径 names 列名,默认为文件第一行 sep 分隔符,默认为空,表示默认导入为一 encoding 设置文件编码 from pandas...conda list xlrd 参数 注释 fileName 文件路径 sheetname 表名 names 列名,默认为文件第一行 from pandas import read_excel df...1251147 商品产地 中国 6 1251147 硬盘 128G 7 1251147 尺寸 7.8英寸-9英寸 #保持原数据不变,将去重数据赋值变量...1251147 未知 中国 4 1251147 硬盘 128G 5 1251147 尺寸 7.8英寸-9英寸 #直接删除空值,并赋值变量

1.2K20

【Python】这25个Pandas高频实用技巧,不得不服!

) 这种方式很好,但如果你还想把列名变为非数值型,你可以强制地一串字符赋值columns参数: pd.DataFrame(np.random.rand(4, 8), columns=list('...第二步是所有实际上为类别变量object转换成类别变量,可以调用dtypes参数: dtypes = {'continent':'category'} smaller_drinks = pd.read_csv...按行从多个文件构建DataFrame 假设你数据集分化为多个文件,但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame。 举例来说,我有一些关于股票小数聚集,每个数据集为单天CSV文件。...按从多个文件构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中每个文件包含信息呢?...drop()函数来舍弃“moive_1”中出现过行,剩下赋值"movies_2"DataFrame: movies_2 = movies.drop(movies_1.index) 你可以发现总行数是正确

6.4K40

14个pandas神操作,手把手教你写代码

03 Pandas基本功能 Pandas常用基本功能如下: 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具读取数据; 合并多个文件或者电子表格数据,数据拆分为独立文件; 数据清洗,如去重...://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装完成后,在终端启动Jupyter Notebook,文件命名,如pandas-01。...# 如果是CSV使用pd.read_csv(),还支持很多类型数据读取 这样就把数据读取到变量df,输入df看一下内容,在Jupyter Notebook执行效果如图2所示。...注意,这里并没有修改原Excel,从我们读取数据后就已经和它没有关系了,我们处理是内存df变量name建立索引后,就没有从0开始数字索引了,如图4所示。 ?...df['one'] = 1 # 增加一个固定值 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩 # 将计算得来结果赋值 df[

3.3K20

不用写代码就能学用Pandas,适合新老程序员神器Bamboolib

实现同样功能,Pandas 用户提供了很多种方法,不少老手开发者们在这么多选择下要乐开花了。...Bamboolib 开发者们提出了一个解决问题好办法 —— Pandas 增加一个 GUI。 我们希望大家“不用写任何代码也可以学习和使用 Pandas”,可以办到吗?...但这还不够,我们还可以得到单变量统计量和信息。然后,我们再深入了解一下目标变量——价格范围(Price Range)。 ?...从这里深入到目标,可以看到单变量统计信息以及对于目标最重要预测因素,看起来手机内存和电池电量是影响预测价格范围最重要因素。 内存是如何影响价格范围?可以用一个二元图来表示。 ?...通过使用简单 GUI,你可以进行删除、筛选、排序、联合、分组、视图、拆分(大多数情况下,你希望对数据集执行操作)等操作。 例如,这里我删除目标多个缺失值(如果有的话)。

1.5K20

Python读写csv文件专题教程(1)

1 前言 Python数据分析包Pandas具备读写csv文件功能,read_csv 实现读入csv文件,to_csv写入到csv文件。...2 read_csv 读入一个带分隔符csv文件到DataFrame,也支持遍历或文件分割为数据片(chunks)....,如下所示,原数据文件,我们只想使用id和age两,那么我们可以为usecols参数赋值为['id','age']: In [36]: df = pd.read_csv('test.csv',delim_whitespace...现实数据错综复杂,如果导入数据含有相同名称,我们该怎么办?...为了高效地模拟重复列,我们使用极简数据重现,还是原来test.csv文件,我们故意数据改造为如下: id id age1 'gz' 102 'lh' 12 此时导入数据后,得到如下数据框

1.7K20

干货:4个小技巧助你搞定缺失、混乱数据(附实例代码)

Data/Chapter01文件。...探索模型变量之间相互作用时也建议这么处理。 计算机是有限制:整型值是有上限(尽管目前在64位机器上这不是个问题),浮点型精确度也有上限。 数据规范化是让所有的值落在0到1范围内(闭区间)。...怎么做 可以用下面的代码(data_binning.py文件)对数据分级(比如处理成直方图): # 根据线性划分价格范围,创建价格容器 bins = np.linspace( csv_read['...原理 .get_dummies(...)方法分类变量转换为简单变量。...比如,考虑一个变量,以三种水平某一种作为值: 1 One 2 Two 3 Three 需要用三进行编码: 1 One 1 0 0 2 Two 0 1 0 3 Three 0 0 1 有时可用两

1.5K30

Pandas 做 ETL,不要太快

ETL 是数据分析基础工作,获取非结构化或难以使用数据,把它变为干净、结构化数据,比如导出 csv 文件,为后续分析提供数据基础。...API KEY HERE> 如果要将代码发布到任何地方,应该 config.py 放入 .gitignore 或类似文件,以确保它不会被推送到任何远程存储库。...还可以 API 密钥存储为环境变量,或使用其他方法隐藏它。目标是保护它不暴露在 ETL 脚本。...一种比较直观方法是 genres 内分类分解为多个,如果某个电影属于这个分类,那么就在该赋值 1,否则就置 0,就像这样: 现在我们用 pandas 来实现这个扩展效果。...最后的话 Pandas 是处理 excel 或者数据分析利器,ETL 必备工具,本文以电影数据为例,分享了 Pandas 常见用法,如果有帮助的话还请点个在看更多朋友,再不济,点个赞也行。

3.1K10

干货 | 利用Python操作mysql数据库

先看一下最常见操作: 从数据库select需要字段(对数据简单聚合处理) 查找数据导出为本地文件csv、txt、xlsx等) 通过pandasread_excel(csv、txt)本地文件转化成...python变量,并对数据进行相应处理和分析 处理好数据通过pandasto_excel(csv、txt)导出为本地文件 但是大家不觉得第二步很多余吗?...,其中需要主要参数已经标注在图片上,charset建议选utf8,防止中文乱码,将建立好连接对象赋值db这个变量名 2.3 使用cursor()方法获取操作游标 import pandas as...2020-09-21~2020-09-22这两天天气,写好sql语句改为字符串格式并赋值sql这个变量名,使用excute()这个方法可以通过定义好游标来执行写好sql语句,可以看到输出了一个数字...2.5 获取返回查询结果 使用fetchall()方法可以通过定义好游标来获取查询出完整数据集,并赋值变量名cds 打印一下cds这个变量,可以看到数据已经获取到了,现在要将其变成我们常用DataFrame

2.8K20

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件读取操作。...header:表示指定文件哪一行数据作为DataFrame类对象索引,默认为0,即第一行数据作为索引。...names:表示DataFrame类对象索引列表,当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件第一行作为列名;当 names 被赋值,header 没被赋值时,那么header会变成...|整体填充 全部缺失值替换为 * na_df.fillna("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值检测 pandas使用duplicated()方法来检测数据重复值。...实现哑变量方法: pandas使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理,并在处理后返回一个哑变量矩阵。

13K10

Pandas实现分列功能(Pandas读书笔记1)

我自己一行一行数,数了四个小时,一共有57万多行! ? 如何按照K镇区非重复值拆分为独立文件呢! 方法一:勤劳小蜜蜂! ? 刚刚演示了普通劳动人民是如何按照某拆分一!...import pandas as pd #导入pandas包 cf=open(r"D:\按照某拆分文件测试.csv",encoding='gb18030',errors='ignore') #r...代表文本没有转义字符,第一段输入是打开文件路径及文件名,encoding后面接参数是代表使用什么编码gb18030比gb2312更为强大!...township in list_township: #循环遍历列表,前面基础课程分享过 save = df.loc[df["镇区"] == township] #镇区等于镇区某个关键字筛选出来赋值...save变量括号内是判断条件,df.loc[]代表符合筛选条件筛选出来 save.to_csv('D:/拆分后数据/'+ str(township) + '.csv',index=False

3.5K40

快速提高Python数据分析速度八个技巧

可以看到,除了之前我们需要一些描述性统计数据,该报告还包含以下信息: 类型推断:检测数据帧数据类型。...使用%store就可以轻松解决 %store 变量 #保存变量 %store -r 变量 #在另一个notebook调用变量 ? ?...%who:列出全部变量 在大型数据分析过程,你是否遇到过忘记定义了哪些变量或者忘记某个变量是否赋值还是忘记了变量名甚至删除了赋值语句。...没关系使用%who命令可以列出这个notebook全部变量 ?...08 分批读取数据 有时当我们使用pandas读取数据文件非常大时候,如果直接一次性读取全部数据会出现内存不够用情况,所以这时我们应该对该数据进行分批次读取,并处理每一批次然后保存每一批次结果,

98521

Pandas图鉴(三):DataFrames

Pandas NumPy 数组带来两个关键特性是: 异质类型 —— 每一都允许有自己类型 索引 —— 提高指定查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库强大竞争者...读取和写入CSV文件 构建DataFrame一个常见方法是通过读取CSV(逗号分隔值)文件,如该图所示: pd.read_csv()函数是一个完全自动化、可以疯狂定制工具。...如果你只想学习关于Pandas一件事,那就学习使用read_csv。 下面是一个解析非标准CSV文件例子: 并简要介绍了一些参数: 由于 CSV 没有严格规范,有时需要试错才能正确读取它。...df.loc['a':'b']['A']=10不会(对其元素赋值不会)。 最后一种情况,该值只在切片副本上设置,而不会反映在原始df(将相应地显示一个警告)。...要将其转换为宽格式,请使用df.pivot: 这条命令抛弃了与操作无关东西(即索引和价格),并将所要求信息转换为长格式,客户名称放入结果索引产品名称放入其销售数量放入其 "

33920
领券