數(shù)據(jù)分析作業(yè)——Numpy(第4次作業(yè))

1、數(shù)據(jù)分析作業(yè)Numpy（第4次作業(yè)）Numpy第4次作業(yè)如下列表格所示，有兩張后綴名為.csv的數(shù)據(jù)文件，記錄的是“五糧液”與“云南白藥”在某段時(shí)間內(nèi)，股市交易變化的數(shù)據(jù)。五糧液1s_cdetrade_da1operhigiilewclcs=匚r=_closEchargzpc：_chvolncint00CS5S.S;2：200821220223.業(yè)216.il213.4216.44：1.36C.305615731E.33317800CS5S.S;23200820220223.92l-Z_3216.4222.2-E.76-2.5923lstsoe.340225S000CS5S.S;2：20081

2、922C.47225.92r.27222.2220.E171.330.739233472.753C052900CS5S.S;2：200818215.3922521S.12220.57219.S9C.58C.2636190382.542CS35600CS5S.S;iXiSl1721.5222214.5219.99212.97.395.33023151536913369云南白藥1s_ccdetrade_daiopenhigiilewclcs=匚r=_clo=Echargzpc:_chvolsncint00C53S.S2：200S211C2.1103.S9匸.乜工3,J101.32.112.3S29

3、LllC.oi2iC02.500C53S.S2：200S20101.71102.7E101.03101.3132.-1.57-1.32182674.3i32951.300C53S.S2：200S19104.55104.5E102.31C2.97134.3-1.56-1.oS6545645.11i71323.600C53S.S2：200S18104.510o.17103.S3工土礙134.C.39C.3S6146503.91530200C53S.SiXiSl17104.徑10o.3E103.131C.54133.E6C.58C.3547：56S6.2o685E32.100C53S.S2：200S

4、141C3.2133.9101.631C3.S6133.ISC.580.6592112.53556E71S要求：1,將這兩個(gè)文件保存在某個(gè)文件夾下，如：D:CodingPythonLogicCodingDataAnalyze;2,34轉(zhuǎn)換壬作路徑并使用OS模塊獲取該文件夾下所有文件列表，但只返回csv文件格式的文件名列表;讀取后綴名為“.csv”的數(shù)據(jù)文件，并將多張表中的數(shù)據(jù)通過(guò)“行堆疊”的形式拼接在一起；將合并后的數(shù)據(jù)保存到一個(gè)名為“MergeData.csv的文件中。實(shí)現(xiàn)代碼如下第種方法#coding:utf8CreatedonMonJan1816:29:282021author:清弦墨客

5、(聆聽(tīng))mportosmportnumpyasnp#定義一個(gè)函數(shù)，從指定路徑中獲取文件名列表defgetFileNames(path):#修改當(dāng)前路徑os.chdir(path=path)#獲取路徑下的文件信息files=os.listdir(path)#只返回csv格式的文件csv_files=forfileinfiles:iffile.endswith(.csv):csv_filesappend(file)returncsv_files#定義一個(gè)函數(shù)，從指定的文件名列表中打開(kāi)文件并合并文件數(shù)據(jù)defmergeData(file_names):#創(chuàng)建一個(gè)空的數(shù)組用來(lái)保存數(shù)據(jù)arr=np.ar

6、ray()#遍歷文件，打開(kāi)文件，讀取文件foriinrange(len(file_names):IHflf#使用numpy讀取數(shù)據(jù)文件#因?yàn)閿?shù)據(jù)文件中既有字符串又有數(shù)值，所以使用dtype=object來(lái)讀取#如果讀取的是第一張表，則保留表頭，否則不保留表頭ifi=0:stock=np.loadtxt(file_namesi,delimiter，”,dtype=object)#添加首張文件的數(shù)據(jù)到rrarr=stockelse:stock=np.loadtxt(file_namesi,delimiter，”,dtype=object,skiprows=1)#余下文件的數(shù)據(jù)垂直拼接到rr,需注意

7、參數(shù)是元組的形式np.vstack(arr,stock)#保存文件np.savetxt(DataMerge.csv,arr,delimiter，”，fmt=%s)#主函數(shù)入口f_name_=_main_:#先獲得數(shù)據(jù)文件的文件名path=rD:CodingPythonLogicCodingDataAnalyze#獲得文件名列表file_names=getFileNames(path)#將文件的路徑補(bǔ)充完整foriinrange(len(file_names):file_name$i=path+file_namesi#顯示文件的完整路徑名#print(file_names)#打開(kāi)并合并文件數(shù)據(jù)m

8、ergeData(filenames)第種方法使用Pandas庫(kù)實(shí)現(xiàn).csv文件的讀取。coding:utf8CreatedonMonJan1817:46:162021author:清弦墨客(聆聽(tīng))mportosmportpandasaspdmportnumpyasnp定義一個(gè)函數(shù)，從指定路徑中獲取文件名列表defgetFileNames(path):修改當(dāng)前路徑os.chdir(path=path)獲取路徑下的文件信息files=os.listdir(path)只返回csv格式的文件csv_files=forfileinfiles:iffile.endswith(.csv):csv_file

9、sappend(file)returncsv_files定義一個(gè)函數(shù)，使pandas從指定的文件名列表中打開(kāi)文件并合并文件數(shù)據(jù)defmergeData(file_names):創(chuàng)建一個(gè)空的DataFramedf=pd.DataFrame()使用pandas從文件名列表中讀取數(shù)據(jù)foriinrange(len(file_names):ifi=0:csv_data=pd.read_csv(file_namesi)df=csv_dataelse:csv_data=pd.read_csv(file_namesi)合并數(shù)據(jù)，合并時(shí)忽略首行df=df.append(csv_data.iloc1:)print(df)保存數(shù)據(jù)不保留行索引df.to_csv(DataMerge1.csv,index=0)主函數(shù)入口f_name_=_main_:先獲得數(shù)據(jù)文件的文件名path=rD:CodingPythonLogicCodingDataAnalyze獲得文件名列表fil