在python中，如何使用csv文件计算列的总和（但取其中的特定行）？

假设这是我的CSV文件，它包含两列[Level，ColumnToSum]，在Level=[1,2,1,2,1,2]中，ColumnToSum在每个级别旁边都有随机数

我需要的是计算级别为1的“ColumntoSum”和级别为2的“ColumntoSum”之和，然后我需要以这种方式将其保存在另一个CSV文件中。（第二列包含每个级别的总和）

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这将在使用

pandas

读取CSV文件后生成您的总和：

df.groupby(['Level']).sum()

您可以使用

pandas

groupby（）

函数按

Level

对它们进行分组，并使用

sum（）

函数计算每个组的总和，如下所示：

import pandas as pd
df=pd.read_csv('name_of_your_file.csv')

输出：

df=df.groupby('Level').sum()
display(df)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') 
df = df.groupby('Level', as_index=False)['ColumntoSum'].sum().rename(columns={'ColumntoSum': 'Column'})
print(df)

将数据保存到CSV文件：

       ColumntoSum
Level             
1               22
2               35

试试这个

df.to_csv('out.csv', index=True) 

使用

pandas

import csv

with open('data.csv') as fp:
    reader = csv.DictReader(fp)
    res = {}
    for row in reader:
        res.setdefault(row['Level'], []).append(int(row['ColumntoSum']))

with open('output.csv', 'w') as fw:
    writer = csv.writer(fw)
    writer.writerow(('Level', 'Column'))
    for k, v in res.items():
        writer.writerow((k, sum(v)))

输出：

df=df.groupby('Level').sum()
display(df)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') 
df = df.groupby('Level', as_index=False)['ColumntoSum'].sum().rename(columns={'ColumntoSum': 'Column'})
print(df)

可以使用按级别对行进行分组，然后获得每行的总和。该函数可用于高效提取列值

导入csv
进口itertools
进口经营者
#定义函数以获取所需的列
levelgetter=operator.itemgetter（0）
col2sumgetter=operator.itemgetter（1）
将open（'data.csv'，换行符=''）作为f：
读卡器=csv。读卡器（f）
#跳过标题行
下一位（读者）
#按级别对行排序（groupby需要）
排序键=lambda行：levelgetter（行）
已排序的行=已排序的（读卡器，键=排序键）
#在组上循环并求和值
对于级别，在itertools.groupby中分组（已排序的行，键=排序键）：
总计=组中行的总和（int（COL2SUMGETER（行））
打印（级别、总数）

您可以使用dictionary和

Level

作为键来求和，但需要

才能让
-loop从cvs中读取行/行。使用
熊猫
   Level  Column
0      1      22
1      2      35