pandas - 使用 pandas 数据框平均 txt 文件

Question

我有一堆具有完全相同结构的txt文件。每个txt文件包含m行n列数据。我想对每个条目取平均值并报告最终的 df。

txt1

Hour | X1 | X2 | X3 | X4
 0   | 15 | 13 | 25 | 37  
 1   | 26 | 52 | 21 | 45 
 2   | 18 | 45 | 45 | 25 
 3   | 65 | 38 | 98 | 14

txt2

Hour | X1 | X2 | X3 | X4
 0   | 10 | 13 | 45 | 37  
 1   | 20 | 53 | 31 | 45 
 2   | 13 | 43 | 45 | 25 
 3   | 65 | 32 | 38 | 14

txt3

Hour | X1 | X2 | X3 | X4
 0   | 11 | 13 | 25 | 37  
 1   | 21 | 52 | 21 | 45 
 2   | 18 | 41 | 45 | 25 
 3   | 65 | 31 | 98 | 14

最终数据框

Hour | X1 | X2 | X3 | X4
 0   | (15+10+11)/3 | .. | 37  
 1   | (26+20+21)/3 | .. | 45 
 2   | (18+13+18)/3 | .. | 25 
 3   | (65+65+65)/3 | .. | 14

什么是有效的方法？

Answer 1

下面的代码允许您迭代文件夹并将所有文本文件附加到单个数据框中。

import os
import glob
import pandas as pd
os.chdir('C:\\path_to_folder_for_text_files\\')
Filelist = glob.glob('*.txt')
appended_data = []
for file in FileList:
    df = pd.read_csv(file,sep='|')
    #df = any other operations in each file if required
    appended_data.append(df)
appended_data = pd.concat(appended_data)
df = pd.DataFrame(appended_data)

获得附加数据后，执行以下操作:

df.groupby('Hour')[df.columns[1:]].mean().reset_index()

   Hour    X1    X2    X3    X4
0     0 12.00 13.00 31.67 37.00
1     1 22.33 52.33 24.33 45.00
2     2 16.33 43.00 45.00 25.00
3     3 65.00 33.67 78.00 14.00