在Python中使用Pandas库读取多个独立的数据帧可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
这里假设数据1保存在名为"data1.csv"的CSV文件中,数据2保存在名为"data2.xlsx"的Excel文件中。你可以根据实际情况选择适合的读取函数,如read_csv()
用于读取CSV文件,read_excel()
用于读取Excel文件。
# 合并数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)
# 筛选数据
filtered_df = merged_df[merged_df['column_name'] > 10]
# 计算统计指标
mean_value = filtered_df['column_name'].mean()
# 保存数据帧到CSV文件
merged_df.to_csv('merged_data.csv', index=False)
# 输出数据帧的前几行
print(merged_df.head())
# 输出统计指标
print("Mean value:", mean_value)
这样,你就可以在Python中使用Pandas库读取多个独立的数据帧了。请注意,以上示例中的文件名和列名仅作为示例,你需要根据实际情况进行相应的修改。另外,如果你需要更多关于Pandas库的信息,可以参考腾讯云的Pandas产品介绍。
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