python对csv指定一列相同数据进行相加

可以使用 pandas 库中的 groupby 函数，将指定列进行分组，然后使用 sum 函数对分组后的数据进行求和。示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 按指定列进行分组，并对分组后的数据进行求和
result = df.groupby('column_name')['column_name'].sum()

# 输出结果
print(result)

相关问题

编写python程序，计算csv中数据相同对应的数据相加

假设您的csv文件的数据格式如下：

A,B,C
1,2,3
4,5,6
1,2,7

您可以使用Python内置的csv模块来读取和处理csv文件，具体的代码实现如下：

import csv

# 定义一个空字典来存储每个唯一键对应的值
data = {}

# 打开csv文件进行读取
with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    # 创建csv reader对象
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 跳过标题行
    next(reader)
    # 遍历每一行数据
    for row in reader:
        # 将第一列和第二列的值作为唯一键
        key = (row[0], row[1])
        # 如果唯一键已经存在，则将该行数据的第三列值加到已存在键的值上
        if key in data:
            data[key] += int(row[2])
        # 否则将该唯一键及其对应的值加入到字典中
        else:
            data[key] = int(row[2])

# 打印结果
for key, value in data.items():
    print(key[0], key[1], value)

这段代码首先创建了一个空字典`data`来存储每个唯一键对应的值。然后使用Python内置的csv模块打开csv文件，并遍历每一行数据。对于每一行数据，将第一列和第二列的值作为唯一键，如果唯一键已经存在，则将该行数据的第三列值加到已存在键的值上，否则将该唯一键及其对应的值加入到字典中。最后打印结果，每一行对应一个唯一键和它对应的值的和。

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。