python合并csv文件并利用结果进行计算

要合并多个 CSV 文件并利用结果进行计算，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的模块：

import pandas as pd
import glob

2. 使用 glob 模块获取要合并的所有 CSV 文件路径：

file_paths = glob.glob('文件夹路径/*.csv')

这将返回一个包含所有 CSV 文件路径的列表。

3. 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据：

merged_data = pd.DataFrame()

4. 使用循环遍历每个 CSV 文件，并将其内容合并到 merged_data 中：

for file_path in file_paths:
    df = pd.read_csv(file_path)  # 读取 CSV 文件为 DataFrame
    merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=True)  # 合并 DataFrame

请注意，上述代码假定所有 CSV 文件具有相同的列结构，并且您希望将它们按行合并。

5. 在得到合并后的 merged_data 后，您可以根据需要进行进一步的计算和分析。例如，计算某一列的总和：

column_sum = merged_data['列名'].sum()

完整的代码示例：

import pandas as pd
import glob

file_paths = glob.glob('文件夹路径/*.csv')
merged_data = pd.DataFrame()

for file_path in file_paths:
    df = pd.read_csv(file_path)
    merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=True)

column_sum = merged_data['列名'].sum()

print("合并后的数据：")
print(merged_data)
print("列名的总和：", column_sum)

请确保将 '文件夹路径' 替换为包含要合并的 CSV 文件的实际文件夹路径，并将 '列名' 替换为您要计算总和的列的实际列名。