如何用python将csv文件中某一列中的相同数据归类

你可以使用Python中的pandas库来读取csv文件中的数据并对其进行归类。

首先，使用pandas库读取csv文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_file.csv')

接着，使用groupby函数对某一列进行分组：

grouped_data = data.groupby('your_column_name')

这将根据指定列的值将数据分组。

最后，您可以对每个组进行操作，例如计算平均值或计数：

grouped_data['your_other_column_name'].mean()
grouped_data['your_other_column_name'].count()

这将返回每个组的平均值或计数。

请注意，您需要将代码中的“your_column_name”替换为您要分组的列的名称，并将“your_other_column_name”替换为您要操作的其他列的名称。

相关问题

python将csv中的数据归类

可以使用 pandas 库中的 groupby() 方法对 csv 中的数据进行归类。例如，可以按照某一列的值进行分组，然后对每个组进行统计、计算等操作。具体实现可以参考 pandas 官方文档或者相关教程。

python打开日志的csv文件后并用空格分列，然后将这些数据按日期、人员、动作进行归类

可以使用Python中的csv和pandas库来操作日志的csv文件并进行数据处理。

首先，使用csv库将csv文件读取为一个二维列表，然后使用pandas库将该二维列表转换为DataFrame对象。代码如下：

import csv
import pandas as pd

# 读取csv文件为二维列表
with open('log.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

# 将二维列表转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

接下来，使用pandas库的groupby方法对DataFrame对象进行分组，代码如下：

# 按日期、人员、动作进行分组
grouped = df.groupby(['Date', 'Person', 'Action'])

最后，对分组后的数据进行统计或其他操作，例如计算每个人员每种动作的次数，代码如下：

# 统计每个人员每种动作的次数
count = grouped.size().reset_index(name='Count')

完整代码如下：

import csv
import pandas as pd

# 读取csv文件为二维列表
with open('log.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

# 将二维列表转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

# 按日期、人员、动作进行分组
grouped = df.groupby(['Date', 'Person', 'Action'])

# 统计每个人员每种动作的次数
count = grouped.size().reset_index(name='Count')

其中，log.csv文件应该包含Date、Person、Action三列数据。