python如何将几个csv文件里的数值相加

你可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件并合并为一个DataFrame

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)

3. 对每列进行求和操作

sums = result.sum(axis=0)

其中，`axis=0`表示对列进行求和操作，如果你要对行进行求和操作，可以将`axis`参数改为`1`。

4. 输出结果

print(sums)

这样，你就可以得到所有csv文件里的数值相加的结果了。

相关问题

python读取几个csv文件，进行数据相加

好的，你可以使用 pandas 库来读取和处理 CSV 文件。下面是一个简单的示例代码，可以读取两个 CSV 文件并将它们的数据相加：

import pandas as pd

# 读取第一个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个 CSV 文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 将两个数据框相加
df_sum = df1.add(df2, fill_value=0)

# 输出结果
print(df_sum)

在这个示例代码中，我们首先使用 `pd.read_csv()` 函数读取了两个 CSV 文件，并将它们分别存储在 `df1` 和 `df2` 数据框中。然后，我们使用 `add()` 函数将这两个数据框相加，并将结果存储在 `df_sum` 数据框中。最后，我们使用 `print()` 函数输出了相加后的结果。

需要注意的是，如果这两个 CSV 文件中的列名不一致，或者某些行缺失数据，可能会导致数据相加出现错误。因此，在实际应用中，你需要根据需要进行适当的数据清洗和处理。

python如何将几个csv文件里所有列都放在一个csv文件里

你可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件并合并为一个DataFrame

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')
df4 = pd.read_csv('file4.csv')

result = pd.concat([df1, df2, df3, df4], axis=0, ignore_index=True)

其中，`axis=0`表示按行合并，`ignore_index=True`表示重新设置行索引。

3. 将合并后的DataFrame保存为新的csv文件

result.to_csv('new_file.csv', index=False)

这样，你就可以将几个csv文件里所有列都放在一个csv文件里了。