Pandas 读取多个 CSV 文件，计算每个文件中列的百分比变化答案

【问题标题】：Pandas read multiple CSV files, compute percent change for a column in each filePandas 读取多个 CSV 文件，计算每个文件中列的百分比变化
【发布时间】：2017-11-13 09:18:18
【问题描述】：

我在多个位置有一系列 CSV 文件，但所有文件夹的格式都相同，其中文件夹名称的唯一区别是所使用的资产/符号。所以我尝试使用通配符 (% assets) 来搜索每个文件夹，以及该文件夹中的最新文件。然后，我想计算每个资产在其自己的单独 DataFrame 中的“关闭”列的百分比变化。

每个文件如下所示：

Ticker  Date/Time   Close
ES U7   3/14/2017 4:44  2365.5
ES U7   3/14/2017 6:14  2360
ES U7   3/14/2017 6:29  2362.25
ES U7   3/14/2017 7:44  2361.25
ES U7   3/14/2017 7:59  2359.25
ES U7   3/14/2017 8:14  2357.25
ES U7   3/14/2017 8:29  2355
ES U7   3/14/2017 8:44  2353.75
ES U7   3/14/2017 8:59  2354.75
ES U7   3/14/2017 9:14  2354.5
ES U7   3/14/2017 9:29  2359.25
ES U7   3/14/2017 9:44  2358.5
ES U7   3/14/2017 9:59  2359
ES U7   3/14/2017 10:14 2355.5

我下面的代码正在尝试 a.读取每个 csv 文件（转换为数据框），然后 b。计算“关闭”列的百分比变化。所以我希望这段代码为“VX”、“ES”和“ZN”符号提取每个文件：

def read_files():

    Assets = ['ZN','VX','ES']

    path = r"C:\Users\cost9\OneDrive\Documents\PYTHON\Exported_Data\%s\*.csv" % Assets
    allfiles = (max(glob.iglob(path), key=os.path.getctime))

    list_ = []

    for file_ in allFiles:
        df1 = pd.read_csv(file_,index_col=None)
        list_.append(df)    

    for asset in assets:
        df1['Returns'] = Asset['Close'].pct_change()

我在“所有文件”定义中遇到错误：

ValueError: max() arg is an empty sequence

有人可以帮助我跨多个符号应用 for 循环/函数吗？

【问题讨论】：

请注意，r"C:\Users\cost9\OneDrive\Documents\PYTHON\Exported_Data\%s\*.csv" % Assets 并没有像您认为的那样做。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这里的主要问题是您如何读取文件。如果你想加载每个文件，你可能不想在那里使用max 之类的东西。此外，string % Assets 将按原样插入列表的字符串化版本，而不会像您期望的那样进行任何复杂的替换。

assets = ['ZN','VX','ES']
path = r"C:\Users\cost9\OneDrive\Documents\PYTHON\Exported_Data\%s\*.csv"

files = []
for a in assets:
    files.extend(glob.iglob(path % a))

df_list = [pd.read_csv(f) for f in files]
df = pd.concat(df_list)

【讨论】：