Python，从具有相应值的许多 csv 文件中计算平均值/平均值

Question

我有 csv 文件（假设 = 30），我想使用相应的值计算所有 30 个 csv 的平均值并创建一个新的 output.csv 文件。

示例 csv 文件：（我有 13 列和 16 行）

| Dataset | VALUE1 | VALUE2 |
|:---- |:------:| -----:|
| Name1  | 2.4    | 4.2 |
| Name2  | 3.5    | 9.3 |
| Name3  | 4.6    | 11.5 |

现在我有 30 个这样的 csv 文件，其中第一行是标题，第一列也包含字符串名称。

我想要做的是取 30 个 csv 文件的所有 30 个 csv 文件（例如，添加 value1，name1）的平均值，并在输出文件中平均这 30 个值，这应该针对每个位置进行（除了肯定的第一行和第一列）因为它们包含字符串值。

我尝试过使用 pandas 和 numpy，但直到现在都没有运气。

我的代码：

import pandas as pd
from pathlib2 import Path
import numpy as np

root = '../Dataset'
#print(tool_files_path)

file_names_list = []
ls=[]
entries = Path(root)
for entry in entries.iterdir():
    if entry.is_dir():
        for file in entry.iterdir():
            if file.is_file():
                if  file.name == 'summary_x.csv':
                    file_names_list.append(file)
                    #print(file)
                    #file = pd.read_csv(file)
                    #print file
                    #all_files_default = pd.concat(file))

print file_names_list
df_final = pd.DataFrame()
range = [i for i in range(1,13)]
for file_name in file_names_list:
    df = pd.read_csv(file_name, skiprows=0, usecols=range)
    print df
    df_final = df_final.add(df.reset_index(), fill_value=0)

#print df_final
#print os.getcwd()
df_final.to_csv('output.csv')

编辑：使用更新的代码，添加了数据框，但列的索引与原始文件中不同，并且有空单元格，我想是因为0.0 添加了很多次

Answer 1

您可以使用DataFrame.add 添加DataFrames 的值，如here 所示，然后使用DataFrame.applymap 根据您在结果DataFrame 中添加的DataFrames 的数量来偏离每个值，如here 所示。

当你分解你的问题时，找到答案并不难:)