应用函数于多个文件并处理生成的数据框架

一种解决方法是使用循环遍历文件列表，并在每个文件上应用函数，然后将生成的数据框架合并为一个大的数据框架。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义函数，将其应用于单个文件
def process_file(file):
    # 读取文件数据为数据框架
    df = pd.read_csv(file)
    
    # 在数据框架上进行处理，例如计算均值
    df['mean'] = df.mean(axis=1)
    
    # 返回处理后的数据框架
    return df

# 定义文件列表
files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']

# 初始化一个空的数据框架
merged_df = pd.DataFrame()

# 循环遍历文件列表并应用函数
for file in files:
    # 应用函数处理单个文件
    processed_df = process_file(file)
    
    # 将处理后的数据框架合并到大的数据框架中
    merged_df = pd.concat([merged_df, processed_df], ignore_index=True)

# 打印合并后的数据框架
print(merged_df)

上述代码中，首先定义了一个process_file函数，该函数接受一个文件名作为输入，并返回处理后的数据框架。然后，定义了一个文件列表files，其中包含要处理的文件名。接下来，使用循环遍历文件列表，并在每个文件上应用process_file函数，将生成的数据框架合并到merged_df中。最后，打印合并后的数据框架。