Pandas数据分析多文件批次聚合处理实例解析

下面介绍一下“Pandas数据分析多文件批次聚合处理实例解析”的完整攻略。

一、背景介绍

Pandas是Python数据分析中的重要库之一，具有强大的数据处理和分析能力。在日常数据处理和分析工作中，我们常常需要处理多个文件中的数据，并且希望能够将这些数据批量进行聚合处理，方便后续的分析和可视化。

因此，本篇攻略主要介绍如何利用Pandas对多个文件进行批次聚合处理的实现方法。

二、示例说明

1. 案例1：批量读取多个文件进行合并分析

假设我们有多个Excel文件，每个文件都是某个企业的订单数据。这些文件存放在同一个文件夹下，文件名格式为“企业名称_订单数据.xlsx”。

我们的目标是将这些文件读取并合并，生成一个包含所有订单数据的DataFrame，并进行一些简单的统计分析。

1.1 代码示例

import pandas as pd
import os

# 获取数据文件夹路径
data_folder = './data/'

# 获取数据文件名列表
file_list = os.listdir(data_folder)

# 定义一个空DataFrame
result = pd.DataFrame()

# 遍历文件列表，读取数据并合并
for file_name in file_list:

    # 判断文件类型为Excel
    if file_name.endswith('.xlsx'):

        # 获取企业名称
        company_name = file_name.split('_')[0]

        # 读取Excel数据
        data = pd.read_excel(data_folder + file_name)

        # 添加企业名称列
        data['企业名称'] = company_name

        # 将当前数据合并到结果DataFrame中
        result = pd.concat([result, data])

# 输出统计信息
print(result.groupby('企业名称')['订单金额'].sum())

1.2 代码解释

首先，我们使用os模块的listdir方法获取数据文件夹下的文件名列表。
然后，我们定义一个空DataFrame对象result，用于存储最终的合并结果。
接着，我们使用for循环遍历文件列表，对每个Excel文件进行处理。需要注意的是，我们只读取后缀名为.xlsx的文件，并且从文件名中获取企业名称。
在读取Excel文件后，我们为数据添加一个新列“企业名称”，并将当前数据合并到result中。这里需要使用Pandas的concat方法。
最后，我们可以对result进行统计分析，例如计算每个企业订单金额的总和。

2. 案例2：批量读取多个CSV文件进行数据转换和合并

假设我们有多个CSV文件，每个文件包含某个城市的天气情况。这些文件存放在同一个文件夹下，文件名格式为“城市名称_天气情况.csv”。

我们的目标是将这些文件读取并合并，生成一个包含所有城市天气情况的DataFrame，并进行一些简单的数据转换和筛选。

2.1 代码示例

import pandas as pd
import os

# 获取数据文件夹路径
data_folder = './data/'

# 获取数据文件名列表
file_list = os.listdir(data_folder)

# 定义一个空DataFrame
result = pd.DataFrame()

# 遍历文件列表，读取数据并合并
for file_name in file_list:

    # 判断文件类型为CSV
    if file_name.endswith('.csv'):

        # 获取城市名称
        city_name = file_name.split('_')[0]

        # 读取CSV数据
        data = pd.read_csv(data_folder + file_name)

        # 数据转换：去除无效列，重命名列名，添加城市名称列
        data = data[['日期', '最高温度', '最低温度']]
        data.columns = ['日期', '最高气温', '最低气温']
        data['城市名称'] = city_name

        # 筛选数据：选择最高气温大于等于30度的记录
        data = data[data['最高气温'] >= 30]

        # 将当前数据合并到结果DataFrame中
        result = pd.concat([result, data])

# 输出最终结果
print(result)

2.2 代码解释

和示例1一样，我们首先使用os模块的listdir方法获取数据文件夹下的文件名列表。
然后，我们定义一个空DataFrame对象result，用于存储最终的合并结果。
接着，我们使用for循环遍历文件列表，对每个CSV文件进行处理。需要注意的是，我们只读取后缀名为.csv的文件，并且从文件名中获取城市名称。
在读取CSV文件后，我们对数据进行了一些转换和筛选操作。具体来说，我们去除了无效列（例如天气状况）、重命名了列名、添加了城市名称列，并且筛选出了最高气温大于等于30度的记录。
最后，我们将每个城市的数据合并到result中，并输出最终结果。

三、总结

本篇攻略介绍了如何使用Pandas对多个文件进行批次聚合处理，包括文件读取、数据转换、筛选和合并等操作。以上提供的示例只是其中的两个实例，实际应用时还需要根据具体情况进行调整。

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