Python 我有一个大容量的csv文件，我想在字典中读取它，然后再将字典写入新的csv文件，

我在批量csv文件中有以下行： 日期、id、站点、链接、链接日期、计数、连接

2019010210000000204197，谷歌网站，1,2,1,5

2019010210000000204197，yahoo.com，2,2,1,5

2019010210000000204197，雅虎网站，1,2,2,3

2019010241602323232，google.com，4,11,3

2019010241602323232，google.com，1,3,1,7

基于身份证和网站，我想把它们删除

100000000004197，谷歌网站，1,2,1,5

100000000004197，雅虎网站，3,4,3,8

2019010241602323232，google.com，5,4,2,10

您可以使用Pandas'和用于此目的。

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在这里

现在使用神奇熊猫模块（以及一大堆开源贡献者）。请参阅这里的文档

为了获得要显示的所有id，而不是忽略重复的id，我们使用reset_索引

df.groupby(['id', 'site']).sum().reset_index() 

如果您在生活/职业生涯中大量使用数据，请查看jupyter笔记本或jupyter实验室：

祝您好运，欢迎使用SO和python开源数据。

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为了获得要显示的所有id，而不是忽略重复的id，我们使用reset_索引

df.groupby(['id', 'site']).sum().reset_index() 

如果您在生活/职业生涯中大量使用数据，请查看jupyter笔记本或jupyter实验室：

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祝您好运，欢迎使用SO和python开源数据。

Hi@Mahmoud Odeh，欢迎使用SO。请在数据示例中命名您的列，并明确说明您要添加的内容（哪些列）？例如，先显示输入，然后显示预期的输出。在我看来，这就像是您要从csv读取整个dict，然后执行groupby@ivan7707我编辑了主要问题，你能帮我吗先生：）嗨@Mahmoud Odeh，欢迎来到SO。你能在你的数据样本中列出你的列，并明确你想要添加什么吗（哪些列）？例如，显示输入，然后显示预期的输出。在我看来，这就像是您将使用from_csv读取整个dict，然后执行groupby@ivan7707我编辑主要问题，你能帮我吗先生：）

df.groupby(['id', 'site']).sum().reset_index()