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python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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这两天在测试过程中，遇到这样的问题：

数据量很大，一份csv文件的数据与另外一个文件的数据进行对比，但是csv中的文件数据量很大，并且进行统计 ，如果手动单个去对比，会很花时间，吃力不讨好，还容易出错。

比如说，这样的数据

python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv

需要对AskPrice值相同对应的AskQuantity 统计出来。

直接上脚本 ：

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')

然后运行得到：

python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv

这对于大数据量的处理特别方便。

补充知识：python处理csv文件（场景分类）

最近做一个关于场景分类的比赛，总共有20类，不到2万张图片，首先要做的就是把20类图片分到每个文件夹下。

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\比赛\未来杯\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\比赛\未来杯\image_scene_training\data\\'+name+'.jpg'
    newname = u'F:\工作\比赛\未来杯\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:升级pip python -m pip install --upgrade pip

2:改python文件内容：找到lib\site-packages\pip\compat\__init__.py

return s.decode('utf-8')

将‘utf-8'改成'gbk'

以上这篇python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
python,读取csv数据,分类求和
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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