如何在 Python 中对 CSV 文件的每个类别的值求和？

Question

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, 960Samsung, 600Motorola, 130Apple, 800Samsung, 300Google, 240Motorola, 130Apple, 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, 1600Samsung, 2000Google, 700Motorola, 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！！

Answer 1

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()

结果 -

    money

brand

Apple      2400

Google      240

Motorola    260

Samsung     900 

Answer 2

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：

1. 创建一个空的品牌和总和字典

2. 从 csv 中读取一行

3. 用逗号分割该字符串，将结果存储在数组中

4. 检查该数组中的第一个元素是否存在于您的字典中

5. 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。

Answer 3

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()