使用Pandas在Python中计算多个CSV文件数据值的例子
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简介：
本示例展示了如何利用Python中的Pandas库读取、处理和分析多个CSV文件的数据。通过该教程，可以轻松地实现对多源CSV数据进行合并、筛选及统计分析等操作。
功能：扫描当前目录下所有CSV文件并对其中的数据进行统计，并将统计结果输出到新的CSV文件。
安装所需的库：
```python
pip install pandas
```
导入需要的模块：
```python
import pandas as pd
import glob, os, sys
```
定义输入路径和输出文件名：
```python
input_path = ./
output_file = pandas_union_concat.csv
```
获取当前目录下所有CSV文件列表并读取为DataFrame对象：
```python
all_files = glob.glob(os.path.join(input_path,sales_*))
all_data_frames = []
for file in all_files:
data_frame = pd.read_csv(file, index_col=None)
# 进行统计操作，并将结果添加到all_data_frames列表中
```
这段代码的主要功能是扫描指定目录下的CSV文件，读取这些文件的数据并进行统计分析。最终的统计结果会被保存在一个新的CSV文件里。
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