python将csv文件每24行数据相加

可以使用pandas库来读取csv文件，并使用groupby函数将每24行数据相加。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据按照每24行进行分组，并对每组数据进行求和
result = df.groupby(df.index // 24).sum()

# 输出结果
print(result)

请注意，上述代码中的"data.csv"应替换为您要处理的实际文件名。

相关问题

python如何将csv文件中每2行数据相加

您好，可以使用pandas库来实现。具体步骤如下：

1. 使用pandas的read_csv函数读取csv文件，将其转换为DataFrame格式。

2. 使用iloc函数选取需要相加的两行数据，将它们相加。

3. 将相加后的结果添加到一个新的DataFrame中。

4. 将所有相加后的结果保存到一个新的csv文件中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义一个空的DataFrame，用于存储相加后的结果
result_df = pd.DataFrame()

# 循环遍历每两行数据，将它们相加，并将结果添加到result_df中
for i in range(, len(df), 2):
row1 = df.iloc[i]
row2 = df.iloc[i+1]
sum_row = row1 + row2
result_df = result_df.append(sum_row, ignore_index=True)

# 将结果保存到新的csv文件中
result_df.to_csv('result.csv', index=False)

希望能对您有所帮助。

python中如何让csv文件中相同的数据相加

你可以使用 pandas 库来处理 csv 文件，具体步骤如下：

1. 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 csv 文件，将其转换为 DataFrame 对象。
2. 使用 groupby() 函数对相同的数据进行分组。
3. 使用 sum() 函数对每组数据进行求和。
4. 将处理后的数据保存为新的 csv 文件。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对相同的数据进行分组，并求和
df_sum = df.groupby(['column_name']).sum()

# 将处理后的数据保存为新的 csv 文件
df_sum.to_csv('result.csv', index=False)

其中，`column_name` 是你要对哪一列数据进行相同数据的求和。