Python 如何在多个csv'；s

我有几个excel文件，其中的数据格式与此类似

csv1             csv1
  a b c           a b c
x 1 2 3         x 3 2 1
y 4 5 6         y 6 5 4

总共有3个csv，我需要用每个单元格的平均值创建一个新的csv。 因此，

csv3

如下

  a       b        c
x (3+1)/2) (2+2)/2  (3+1)/2
y (6+4)/2  etc.

到目前为止，我已经导入了文件，但我不确定如何继续

import pandas as pd

def Averager(fileA,fileB,fileC):
    csvA=pd.read_csv(fileA)
    csvB=pd.read_csv(fileB)
    csvC=pd.read_csv(fileC)
    g=pd.concat([csvA, csvB, csvC]).groupby(level=0).mean()
    print(g)                                                   
print(Averager('a.csv','b.csv','c.csv'))

---

你已经很接近了，这里有一个解决方案应该是可行的。我使用pathlib创建文件名，使用起来非常简单

import pandas as pd
from pathlib import Path

p = Path(r"path/to/file")

data = {}
for i in range(1,4):
    f = p / f"csv{i}.csv"
    data[i]=pd.read_csv(f)

df = pd.concat(data)
avg=df.groupby(level=1).mean()

print(df)
print(avg)

---

因为您标记了

numpy

，所以我假设numpy解决方案可以工作

import numpy as np
csv1 = np.genfromtxt('my_file1.csv', delimiter=',')
csv2 = np.genfromtxt('my_file2.csv', delimiter=',')
np.savetxt("foo.csv", (csv1+csv2)/2, delimiter=",")    

---

将CSV数据读入数据帧后，一种超级简单的方法是：

 df1.add(df2)/2

或者，在这种特定情况下：

(csvA+csvB+csvC)/3

---

如果所有数据帧的形状（和数字）都与原始示例中所示相同，则此操作有效。

您提到您有一个Excel工作簿，然后您提到您有CSV，是哪一个？您可以使用

openpyxl

和

pandas

导入Excel工作簿，这样您就不需要中间CSV了，仅供参考。

df1.add（df2）/2

呢。或者，在您的例子中：

（csvA+csvB+csvC）/3

-假设所有数据帧的形状都相同，如示例所示。谢谢@S3DEV，这很有效！建议在此

p/（“csv”+str（i）+“.csv”）

上使用

os.path.join

和字符串格式，因为它非常不符合Pythonic。@S3DEV否，这是以前的

pathlib

方法。虽然我不同意他们选择字符串concat:

p/f“csv{I}.csv”

@MaximilianBurszley-重点关注。在这种情况下，

pathlib

语法非常糟糕。在我的头脑中，

/

是除法运算符。Ick@S3DEV如果你有多个路径片段，它看起来会更好：

p/“root”/“files”/“etc”

@S3DEV-我花了一段时间才习惯，但现在我只使用pathlib，我真的开始喜欢使用“/”来连接路径的想法。谢谢功夫熊猫！