本文介绍基于Python语言，对大量不同的Excel文件加以跨文件、逐单元格平均值计算的方法。
首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个文件夹，其中有如下所示的大量Excel文件，我们这里就以.csv文件为例来介绍。其中，每一个.csv文件的名称都是如下图所示的Ref_XXX_Y.csv格式的，其中XXX表示三个字母，后面的Y则表示若干位数字。
对于其中的每一个.csv文件，都有着如下图所示的数据格式。
我们现在的需求是，希望对于每一个名称为Ref_GRA_Y.csv格式的.csv文件，求取其中每一个单元格在所有文件中数据的平均值。例如，对于上图中DOY为1的blue这个单元格，那么求出来的平均值就是在全部名称为Ref_GRA_Y.csv格式的.csv文件之中，DOY为1且列名为blue的单元格的平均值。此外，如果像上图一样，出现了部分单元格数值为0的情况，表明在当前文件夹下，这个单元格是没有数据的，因此需要在计算的时候舍去（并且取平均值时候的分母也要减小1）。
知道了需求，我们就可以开始代码的书写。其中，本文用到的具体代码如下所示。此外，本文实现的需求也和我们之前的文章Python批量读取Excel并跨越不同xlsx文件求取平均值有些类似，大家如果有需要，也可以参考之前的这一篇文章。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 6 13:07:48 2023
@author: fkxxgis
"""
import os
import glob
import pandas as pd
folder_path = "E:/04_Reconstruction/02_Data/01_RGBNINDVI_History"
output_path = "E:/04_Reconstruction/02_Data"
file_pattern = "Ref_GRA_*.csv"
file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, file_pattern))
combined_data = pd.DataFrame()
for file_path in file_paths:
df = pd.read_csv(file_path)
df_filtered = df[df != 0]
combined_data = pd.concat([combined_data, df_filtered])
average_values = combined_data.groupby('DOY').mean()
output_file = "04_Data_YearAverage.csv"
average_values.to_csv(os.path.join(output_path,output_file), index=True)
其中，上述代码的具体介绍如下。
首先，我们导入必要的库——os库用于文件路径操作，glob库用于文件匹配，pandas库用于数据处理和分析。同时，我们定义文件夹路径folder_path，代表存储.csv文件的文件夹路径；定义输出路径output_path，代表保存结果文件的路径；定义文件匹配模式file_pattern，用于匹配需要处理的.csv文件的文件名模式。
随后，我们使用glob.glob()函数结合文件夹路径和文件匹配模式，获取满足条件的.csv文件的路径列表，存储在file_paths变量中。创建一个空的数据框combined_data，用于存储所有文件的数据。
接下来，我们使用一个循环，遍历file_paths列表中的每个文件路径。对于每个文件路径，使用pd.read_csv()函数加载.csv文件，并将其存储在名为df的数据框中。其次，使用条件筛选语句df[df != 0]排除值为0的数据，并将结果存储在名为df_filtered的数据框中。紧接着，将当前文件的数据框df_filtered合并到总数据框combined_data中，这一步骤使用pd.concat()函数实现。
完成所有文件的处理后，使用combined_data.groupby('DOY').mean()计算所有文件的平均值，按照DOY列进行分组并求平均值。随后，定义输出文件名output_file，代表保存平均值结果的文件名。
最后，使用os.path.join()函数结合输出路径和输出文件名，生成保存路径，并使用average_values.to_csv()函数将平均值数据框average_values保存为一个新的.csv文件，指定index=True以包含索引列。
运行上述代码，我们即可得到结果文件。如下图所示，可以看到结果文件中，已经是计算之后的平均值结果了。
至此，大功告成。
