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python 實(shí)現(xiàn)讀取csv數(shù)據(jù),分類求和 再寫進(jìn) csv

 更新時(shí)間：2020年05月18日 10:30:31   作者：liujingqiu  
這篇文章主要介紹了python 實(shí)現(xiàn)讀取csv數(shù)據(jù),分類求和 再寫進(jìn) csv，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

這兩天在測試過程中，遇到這樣的問題：

數(shù)據(jù)量很大，一份csv文件的數(shù)據(jù)與另外一個(gè)文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，但是csv中的文件數(shù)據(jù)量很大，并且進(jìn)行統(tǒng)計(jì) ，如果手動(dòng)單個(gè)去對比，會很花時(shí)間，吃力不討好，還容易出錯(cuò)。

比如說，這樣的數(shù)據(jù)

需要對AskPrice值相同對應(yīng)的AskQuantity 統(tǒng)計(jì)出來。

直接上腳本 ：

import pandas as pd
import csv
df=pd.read_csv('D:\test\orderBook.csv')
df_sum = df.groupby('AskPrice')['AskQuantity'].sum() 
df_sum.to_csv('D:\test\orderBook2.csv')

然后運(yùn)行得到：

這對于大數(shù)據(jù)量的處理特別方便。

補(bǔ)充知識：python處理csv文件（場景分類）

最近做一個(gè)關(guān)于場景分類的比賽，總共有20類，不到2萬張圖片，首先要做的就是把20類圖片分到每個(gè)文件夾下。

import numpy as np
import os
import xlrd
import pandas as pd
import shutil
list_0 = []
list_file = []
flag = []
filename = os.listdir('F:\工作\比賽\未來杯\image_scene_training\data')
af = pd.read_excel('19.xlsx')
ww = af.values.tolist()
for i in ww:
  for j in i:
    list_0.append(j)
for name in filename:
  list_file.append(name[0:-4])
 
for name in list_file:
  if name in list_0:
    flag.append(True)
  else:
    flag.append(False)
 
for name in list_file:
  if flag[list_file.index(name)]:
    oldname = u'F:\工作\比賽\未來杯\image_scene_training\data\\'+name+'.jpg'
    newname = u'F:\工作\比賽\未來杯\image_scene_training\\train_data\\beach\\'+name+'.jpg'
    shutil.copyfile(oldname,newname)

unicodeDecodeError:'utf-8' codec can't decode byte 0xce in position 72: invalid continuation byte

1:升級pip python -m pip install --upgrade pip

2:改python文件內(nèi)容：找到lib\site-packages\pip\compat\__init__.py

return s.decode('utf-8')

將‘utf-8'改成'gbk'

以上這篇python 實(shí)現(xiàn)讀取csv數(shù)據(jù),分類求和 再寫進(jìn) csv就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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