猿问

如何在 Python 中对 CSV 文件的每个类别的值求和?

假设我有一个 csv 文件,其中列出了在不同品牌智能手机上花费的金额,例如:


Apple, 960

Samsung, 600

Motorola, 130

Apple, 800

Samsung, 300

Google, 240

Motorola, 130

Apple, 640

我将如何汇总在每个品牌上花费的金额,使其最终看起来像:


Apple, 1600

Samsung, 2000

Google, 700

Motorola, 1200

这是一个非常简化的示例,我的实际数据集比这大得多,也复杂得多,但我仍然想知道如何才能做到这一点。任何帮助将不胜感激!!


牛魔王的故事
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您可以使用 pandas 快速完成 -import pandas as  pddf = pd.read_csv("test.csv", names=["brand", "money"])df.groupby("brand").sum()结果 -    moneybrandApple      2400Google      240Motorola    260Samsung     900 

qq_笑_17

如果您不想使用库来执行这项工作,我建议您在 python 代码中执行以下步骤:创建一个空的品牌和总和字典从 csv 中读取一行用逗号分割该字符串,将结果存储在数组中检查该数组中的第一个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应的值并添加到现有值b. 如果它不存在,请将一个项目添加到您的字典中重复直到到达文件末尾。

哆啦的时光机

您可以将csv文件导入 python,通过pandas.read_csv('file_path')它返回数据帧。你要找的是DataFrame.groupby()让df成为通过读取您的 csv 文件创建的数据框df.groupby('brands').sum()
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