Python 无法对csv文件进行分组和合计

我创建了一个csv文件，其中有两列“作者”和“图书数量”-请参见示例（下面的“抱歉”看起来不像一个表格，但第1列有作者，第2列在本图中只有数字1）

我正在尝试创建一个输出csv，对作者ie Vincent 5、Thomas 3和Jimmy 2的书进行汇总

使用下面的代码，我成功地进入了中间阶段，在这个阶段我得到了每个作者的累计总数。行

打印行[0]，countAuthor

生成正确的

Vincent 1
Vincent 2
Vincent 3
Vincent 4
Thomas  1
Thomas  2
Thomas  3
Jimmy   1
Jimmy   2

然后我计划将此输出放入一个列表，按降序排序，只保留具有最高值的记录，即当前作者与前一作者相同的位置，然后跳过-然后将输出写入另一个csv文件

我的问题是，我无法将作者和累计总数写入一个列表，我可以将其写入变量w<代码>打印w[2]有效，但打印数据[2]无效，因为数据似乎只有一列。任何帮助都将不胜感激，因为我花了将近两天的时间在这个问题上，运气不好——我被迫使用csv，因为完整的文件中有作者姓名和空格等

with open("testingtesting6a.csv") as inf:
data = []
author = 'XXXXXXXX'
countAuthor = 0.0
for line in inf:
    line = line.split(",")
    if line[0] == author:
        countAuthor = countAuthor + float(line[1])
    else:
        countAuthor = float(line[1])
        author = line[0]

    # print line[0], countAuthor

    w = (line[0],line[1],countAuthor)
    print w[2]
    data.append(w)
    print data[2]
    # print data[0]
    # print type(w)
    # print w[2]

---

标准库已经涵盖了这一点

import collections

def sum_up(input_file):
    counter = collections.defaultdict(int)
    for line in input_file:
        parts = line.split()  # splits by any whitespace.
        if len(parts) != 2:
          continue  # skip the line that does not parse; maybe a blank line.
        name, number = parts
        counter[name] += int(number)  # you can't borrow 1.25 books.
    return counter

现在您可以：

with open('...') as f:
  counts = sum_up(f)

for name, count in sorted(counts.items()):
  print name, count  # prints counts sorted by name.

print counts['Vincent']  # prints 4.

print counts['Jane']  # prints 0.

这里的诀窍是使用，一个假装对任何键都有值的dict。我们要求它具有由

int（）

生成的默认值，即0。

使用

strip

删除空格，使用Pandas删除groupby： 输入文件（附加空格是有意的）：

---

你能举一个你想打印的数据的例子吗？因为在我看来，你想要像{'Vincent'：5，'Thomas'：3，'Jimmy'：2}这样的东西，

打印数据[2]

会打印出什么呢？谢谢你回复我，伙计们，我输入打印数据[2]只是为了向自己证明数据没有3列数据[2]返回了索引错误-我们期望的输出我想要Vincent，托马斯，3岁，詹姆斯，4感谢那些人——我试了你的建议。当我找到名称number=linesplit（）时，我收到一条错误消息“Value error需要不止一个值才能解包”是否有不包含两个值的行？作业假设正好有两个。请参阅更新。

with open('...') as f:
  counts = sum_up(f)

for name, count in sorted(counts.items()):
  print name, count  # prints counts sorted by name.

print counts['Vincent']  # prints 4.

print counts['Jane']  # prints 0.

author,books
Vincent, 1
Vincent , 1
Vincent, 1
Vincent, 1
Thomas  ,  1
Thomas,  1
Thomas,  1
Jimmy,   1
Jimmy  ,   1

import csv
import pandas as pd

fin = open('author.csv', 'r')
reader = csv.DictReader(fin, delimiter=',')

# strip remove spaces
authors=[( (d['author']).strip(), int((d['books']).strip())) for d in reader]

df = pd.DataFrame(authors)
df.columns = ['author', 'books']
df2 = (df.groupby('author').sum())
print (df2)    

         books
author        
Jimmy        2
Thomas       3
Vincent      4

# For total of books:
print (df2.books.sum())
9