我是靠谱客的博主 无奈钢笔,这篇文章主要介绍python读写多个csv文件汇总,现在分享给大家,希望可以做个参考。

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#将多个文件统计并重新添加表头 import pandas as pd import os import glob import codecs import pandas as pd import os import glob import codecs import csv from collections import Counter import re #path = r"F://良好数据的csv文件" path = r"F://zhengwangwork//data//良好数据的压缩包//udat自主化识别结果//udat-csv" csv_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv")) file_name=[] data=[] dd=[] keys = ['1000','19','90','1','2','4','7','3','6','5','11','12','13','20','30','31','32','40','300','301','200','201'] for f in csv_files: path=f.split("\")[-1] file_name.append(path) #lines = open(f).readlines() #for writer_obj in lines: # re.sub('s','',lines) with open(f,encoding='utf-8') as csv_file: writer_obj = csv.DictReader(csv_file) for row in writer_obj: data.append(row['severity'].replace(" ",""))#去掉字符串中的空格,当然也可以去#掉其它的符号 from collections import Counter res = Counter(data)#res 为字典 data=[]#counter存在计数累加的bug,故此清零 dd.append(res) print(res) #print(dd) #print(data) name2=[file_name] test=pd.DataFrame(columns=keys,index=name2,data=dd) test['axis_1']=test.loc[:,['4','1000','19','90','5','6','7','11','12','13','20','31','32','10','300','301','200','201']].apply(lambda x:x.sum(),axis=1) test['axis_2']=test.loc[:,['1','2','3']].apply(lambda x:x.sum(),axis=1)#统计并求和 #print(test) #test.to_csv("C:/Users/hxy/source/repos/读取多个csv文件统计到一个里面/读取多个csv文件统计到一个里面/1.csv",encoding="gbk") test.to_csv("F:/zhengwangwork/data/良好数据的压缩包/udat自主化识别结果/1.csv",encoding="gbk")

以上经验证无误,可以使用

最后

以上就是无奈钢笔最近收集整理的关于python读写多个csv文件汇总的全部内容,更多相关python读写多个csv文件汇总内容请搜索靠谱客的其他文章。

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