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python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv
脚本专栏 2024/11/2 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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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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