批量处理CSV文件：使用pandas Python库的案例
在Python编程中，pandas是一个强大且广泛使用的数据处理库。它特别适合用来批量处理CSV（Comma Separated Values）文件。
以下是一个简单的案例，展示了如何使用pandas读取多个CSV文件，并进行批量操作：
import pandas as pd# 定义CSV文件路径列表file_paths = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']# 使用pandas的read_csv函数批量读取CSV文件data_frames = [pd.read_csv(path) for path in file_paths]]# 进行批量操作，例如合并所有数据框merged_data = pd.concat(data_frames)# 或者进行一些统计分析average_value = merged_data['column_name'].mean()print("Average value:", average_value)
这个案例中，我们首先定义了多个CSV文件的路径。然后，使用read_csv函数批量读取这些CSV文件。
接着，我们将读取的数据框合并成一个大的数据帧，即merged_data。
最后，我们进行了一项简单的统计分析，计算了某个列的平均值，并打印出来。
这个例子展示了如何用pandas来处理和操作多个CSV文件。
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