python对csv文件中的数据进行分类_python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv

本文介绍了如何使用Python的pandas库对CSV文件中的数据进行分类求和,通过示例展示了如何读取CSV数据,利用groupby()函数按特定列分组并计算总量,最后将结果保存到新的CSV文件中。此外,还提到了在处理大量数据时的效率优势。同时,文章还提及了一个场景:依据Excel文件对图片进行分类,将特定类别的图片移动到对应文件夹,过程中遇到了编码问题并给出了解决方案。

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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

20200518102710.jpg

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:

20200518102718.jpg

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

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