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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...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。 ?...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

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Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十六、使用 CSV 文件和 JSON 数据

CSV 模块 CSV 文件中的每一行代表电子表格中的一行，行中的单元格用逗号分隔。...前往下载exampleWithHeader.csv文件。这个文件与example.csv相同，除了它在第一行中有时间戳、水果和数量作为列标题。...的第一行没有任何用于每列标题的文本，所以我们创建了自己的：'time'、'name'和'amount'。...否则，跳过调用writeheader()从文件中省略一个标题行。然后用一个writerow()方法调用写入 CSV 文件的每一行，传递一个字典，该字典使用文件头作为键，包含要写入文件的数据。...项目：从 CSV 文件中移除文件头 假设您有一份从数百个 CSV 文件中删除第一行的枯燥工作。也许您会将它们输入到一个自动化的流程中，该流程只需要数据，而不需要列顶部的标题。

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    Power Query 真经 - 第 8 章 - 纵向追加数据

    数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。...8.1 基本追加 “第 08 章 示例文件” 包含三个 “CSV” 文件：“Jan 2008.csv”、“Feb 2008.csv” 和 “Mar 2008.csv”。...然后扫描第二个（和后续）查询的标题行。如果任何标题不存在于现有列中，新的列将被添加。然后，它将适当的记录填入每个数据集的每一列，用 “null” 值填补所有空白。...这个功能被称为扩展操作，最有价值的地方是，因为 “Name” 适用于表 “Content” 列中的每一行，展开后它将与此前对应的每一行相关联。 按如下所示进行操作。...需要注意的是，在应用这种技巧的场景中，将第一行提升为标题是有风险的，因为如果有人不关心日期列，他们可能会删除 “Feb 2008” 这一列，这就会导致出错。

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    Read_CSV参数详解

    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...names : array-like, default None 用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。...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。...squeeze : boolean, default False 如果文件值包含一列，则返回一个Series prefix : str, default None 在没有列标题时，给列添加前缀。...is to convert to a Multi Index on the columns) error_bad_lines : boolean, default True 如果一行包含太多的列，那么默认不会返回

    2.7K60

    Python与Excel协同应用初学者指南

    电子表格数据的最佳实践 在开始用Python加载、读取和分析Excel数据之前，最好查看示例数据，并了解以下几点是否与计划使用的文件一致： 电子表格的第一行通常是为标题保留的，标题描述了每列数据所代表的内容...通过这种方式，可以将包含数据的工作表添加到现有工作簿中，该工作簿中可能有许多工作表：可以使用ExcelWriter将多个不同的数据框架保存到一个包含多个工作表的工作簿中。...这将在提取单元格值方面提供很大的灵活性，而无需太多硬编码。让我们打印出第2列中包含值的行的值。如果那些特定的单元格是空的，那么只是获取None。...另一个for循环，每行遍历工作表中的所有列；为该行中的每一列填写一个值。...5.用值填充每行的所有列后，将转到下一行，直到剩下零行。

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    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...names : array-like, default None 用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。...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。...squeeze : boolean, default False 如果文件值包含一列，则返回一个Series prefix : str, default None 在没有列标题时，给列添加前缀。...is to convert to a Multi Index on the columns) error_bad_lines : boolean, default True 如果一行包含太多的列，那么默认不会返回

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    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...names : array-like, default None 用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。...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。...squeeze : boolean, default False 如果文件值包含一列，则返回一个Series prefix : str, default None 在没有列标题时，给列添加前缀。...is to convert to a Multi Index on the columns) error_bad_lines : boolean, default True 如果一行包含太多的列，那么默认不会返回

    6.4K60

    pandas.read_csv参数详解

    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...names : array-like, default None 用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。...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。...squeeze : boolean, default False 如果文件值包含一列，则返回一个Series prefix : str, default None 在没有列标题时，给列添加前缀。...is to convert to a Multi Index on the columns) error_bad_lines : boolean, default True 如果一行包含太多的列，那么默认不会返回

    3.1K30

    Pandas 25 式

    ~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...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...用多个文件建立 DataFrame ~ 按行 本段介绍怎样把分散于多个文件的数据集读取为一个 DataFrame。 比如，有多个 stock 文件，每个 CSV 文件里只存储一天的数据。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...打开要复制的 Excel 文件，选取内容，复制。 ? 与 read_csv() 函数类似， read_clipboard() 会自动检测列名与每列的数据类型。 ? ? 真不错！

    8.4K00

    Python3分析CSV数据

    需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...这次使用的是列标题 data_frame_column_by_name.to_csv(output_file, index=False) 2.4 选取连续的行 pandas提供drop函数根据行索引或列标题来丢弃行或列...(output_file, index=False) 2.5 添加标题行 pandas的read_csv函数可以指定输入文件不包含标题行，并可以提供一个列标题列表。...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。..." 要处理多个文件，所以必须使用包含所有输入文件的文件夹。

    6.7K10

    pandas技巧4

    as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据...删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(value=....transform("sum") # 通常与groupby连用，避免索引更改 数据合并 df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],...axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应行与对应列都不要 df1.join(df2.set_index(col1),on=col1,how='inner...df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min

    3.4K20

    Pandas数据读取：CSV文件

    数据类型问题问题描述：Pandas 可能会自动推断某些列的数据类型，导致数据类型不符合预期。解决方案：使用 dtype 参数指定每列的数据类型。...空值处理问题描述：CSV 文件中可能包含空值，Pandas 默认将其解析为 NaN。解决方案：使用 na_values 参数指定哪些值应被视为缺失值。...跳过行问题描述：有时 CSV 文件的前几行包含元数据，需要跳过这些行。解决方案：使用 skiprows 参数指定要跳过的行数。...处理多行标题问题描述：有些 CSV 文件可能有多行标题，需要合并这些标题。解决方案：使用 header 参数指定标题行。...df = pd.read_csv('data.csv', header=[0, 1])print(df.head())3. 处理注释行问题描述：CSV 文件中可能包含注释行，需要忽略这些行。

    29020

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    ~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...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...用多个文件建立 DataFrame ~ 按行 本段介绍怎样把分散于多个文件的数据集读取为一个 DataFrame。 比如，有多个 stock 文件，每个 CSV 文件里只存储一天的数据。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...打开要复制的 Excel 文件，选取内容，复制。 ? 与 read_csv() 函数类似， read_clipboard() 会自动检测列名与每列的数据类型。 ? ? 真不错！

    7.2K20

    飞速搞定数据分析与处理-day5-pandas入门教程（数据读取）

    Pandas读取CSV 读取 CSV 文件 存储大数据集的一个简单方法是使用CSV文件（逗号分隔文件）。CSV文件包含纯文本，是一种众所周知的格式，包括Pandas在内的所有人都可以阅读。...df)语句将只返回标题和第一和最后5行。...下载 data.csv[4], 或者在你的浏览器打开 data.csv[5] **Note: **如果没有指定行数，head()方法将返回前5行。...info()方法还告诉我们每一列有多少个非空值，在我们的数据集中，似乎在 "卡路里 "列有164个非空值。...这意味着在 "卡路里 "列中，有5行没有任何数值，不管是什么原因。在分析数据时，空值或Null值可能是不好的，你应该考虑删除有空值的行。

    21210

    命令行上的数据科学第二版 五、清理数据

    5.1 概述 在本章中，您将学习如何： 将数据从一种格式转换成另一种格式 将 SQL 查询直接应用于 CSV 过滤一行 提取和替换值 拆分、合并和提取列 合并多个文件 本章从以下文件开始： $ cd /...如果您想使用grep过滤行，但总是在输出中包含标题，该怎么办？或者，如果您只想使用tr大写特定列的值，而不改变其他列的值，该怎么办？ 有多步骤的解决方法，但是非常麻烦。我有更好的东西。...例如，如果您想要大写tips数据集中的day列中的值（不影响其他列和标题），您可以将cols与body结合使用，如下所示： $ csv cols -c day body "tr '[a-z...列的类型是从数据中自动推断出来的。正如您将在后面看到的，在合并 CSV 文件部分，您还可以指定多个 CSV 文件。...过滤 CSV 文件中的行与过滤纯文本文件中的行之间的区别在于，您可能只希望根据特定列中的值进行过滤。

    2.8K30

    Python库的实用技巧专栏

    0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是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, 注意：如果skip_blank_lines...=True, 那么header参数忽略注释行和空行, 所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行 names: array like 用于结果的列名列表, 若数据文件中没有列标题行则需要执行header..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 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..., 如果该参数设定为True, 将会优先squeeze参数使用, 并且行索引将不再可用, 索引列也将被忽略 squeeze: bool 如果文件值包含一列, 则返回一个Series prefix: str...在没有列标题时, 给列添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复的列, 将多个重复列表示为"X.0"..."

    2.3K30

    独家 | 手把手教你用Python进行Web抓取（附代码）

    结果包含在表格中的行中： 重复的行 将通过在Python中使用循环来查找数据并写入文件来保持我们的代码最小化！...搜索html元素 由于所有结果都包含在表中，我们可以使用find 方法搜索表的soup对象。然后我们可以使用find_all 方法查找表中的每一行。...网页的所有行的结构都是一致的（对于所有网站来说可能并非总是如此！）。因此，我们可以再次使用find_all 方法将每一列分配给一个变量，那么我们可以通过搜索 元素来写入csv或JSON。...Year end', 'Annual sales rise over 3 years', 'Sales £000s', 'Staff', 'Comments']) print(rows) 这将打印出我们添加到包含标题的列表的第一行...csv_output = csv.writer(f_output) csv_output.writerows(rows) 运行Python脚本时，将生成包含100行结果的输出文件，您可以更详细地查看这些结果

    4.8K20

    【2023】选择题刷题程序python实现

    功能 从题目文件中加载题目列表，使用csv模块读取CSV文件，并将每一行的数据转化为题目字典。题目字典包括题目的标题、内容、选项和答案，并将所有题目字典存储在一个列表中。 3....使用next(reader)跳过表头，即读取文件中的第一行数据，通常是标题行。 遍历reader对象，对于每一行数据，将题目的各个字段存储在一个字典中，并将该字典添加到题目列表中。...对于每一行数据，通过索引方法row[x]来获取相应的字段，将这些字段存储在一个字典中，然后将字典添加到题目列表中。...在这里，CSV文件的结构如下： 通过使用CSV模块的reader函数，我们可以方便地处理CSV文件，并将每一行数据转换为一个列表。然后可以使用列表的索引来获取特定的字段值。...将题目信息写入到名为单选_1.csv的文件中，以便后续参考。 最后，使用print函数打印用户答对的题目数量。

    11010

    还没准备好数据呢，为什么要着急用算法呢

    ratings.csv（电影评分数据文件）：评分数据包含四列，分别是 userId,movieId,rating,timestamp 。每一行数据表示用户在某个时间为某个电影打的分数。...每一行数据表示这个电影的标题和体裁。...一部电影的体裁（genres）可能有多个，多个之间使用 “|” 分隔，genres 可选的值为：Action, Adventure, Animation, Children’s, Comedy, Crime...jester_ratings.dat：包含三列，分别是 User ID，Item ID，Rating，每一行数据表示用户对笑话的评分 jester_items.dat：item id 与 笑话之间的映射关系...，每一行数据表示某个用户播放某个艺术家的歌曲的次数 user_taggedartists.dat：带标签的用户艺术家文件，包含六列，分别是 userID、artistID、tagID、day、month

    1.2K60

    PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

    本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV...目录 读取多个 CSV 文件 读取目录中的所有 CSV 文件 读取 CSV 文件时的选项 分隔符(delimiter) 推断模式(inferschema) 标题(header) 引号(quotes) 空值...默认情况下，此选项的值为 False ，并且所有列类型都假定为字符串。...2.5 NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 CSV 中的字符串指定为空。例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。

    1.1K20
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