假設(shè)我有一個 csv 文件，其中列出了在不同品牌智能手機上花費的金額，例如：Apple, 960Samsung, 600Motorola, 130Apple, 800Samsung, 300Google, 240Motorola, 130Apple, 640我將如何匯總在每個品牌上花費的金額，使其最終看起來像：Apple, 1600Samsung, 2000Google, 700Motorola, 1200這是一個非常簡化的示例，我的實際數(shù)據(jù)集比這大得多，也復(fù)雜得多，但我仍然想知道如何才能做到這一點。任何幫助將不勝感激?。?
3 回答
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TA貢獻1812條經(jīng)驗 獲得超5個贊
您可以使用 pandas 快速完成 -
import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv", names=["brand", "money"])
df.groupby("brand").sum()
結(jié)果 -
money
brand
Apple 2400
Google 240
Motorola 260
Samsung 900
qq_笑_17
TA貢獻1818條經(jīng)驗 獲得超7個贊
如果您不想使用庫來執(zhí)行這項工作，我建議您在 python 代碼中執(zhí)行以下步驟：
創(chuàng)建一個空的品牌和總和字典
從 csv 中讀取一行
用逗號分割該字符串，將結(jié)果存儲在數(shù)組中
檢查該數(shù)組中的第一個元素是否存在于您的字典中
A。如果存在，在你的字典中找到相應(yīng)的值并添加到現(xiàn)有值
b. 如果它不存在，請將一個項目添加到您的字典中
重復(fù)直到到達文件末尾。
哆啦的時光機
TA貢獻1779條經(jīng)驗 獲得超6個贊
您可以將csv文件導入 python，通過pandas.read_csv('file_path')它返回數(shù)據(jù)幀。
你要找的是DataFrame.groupby()
讓df成為通過讀取您的 csv 文件創(chuàng)建的數(shù)據(jù)框
df.groupby('brands').sum()
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