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
需要对AskPrice值相同对应的AskQuantity 统计出来。
直接上脚本 ：
import pandas as pdimport csvdf=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：
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。
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。
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