python读取csv文件，根据具有相同属性的列，把相同属性的另一列加起来

可以使用pandas库来读取csv文件，并且使用groupby函数来根据相同属性的列进行分组，最后使用sum函数将相同属性的另一列加起来。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 根据属性列进行分组，并将相同属性的另一列加起来
result = df.groupby('属性列')['需要加起来的列'].sum()

# 输出结果
print(result)

其中，example.csv是待读取的csv文件名，属性列和需要加起来的列需要替换成实际的列名。执行以上代码后，会输出按属性列分组后，相同属性的另一列加起来的结果。

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python读取csv文件并将具有相同列属性的数据加起来

您好！针对您的问题，可以按照以下步骤使用Python读取CSV文件，并将具有相同列属性的数据加起来：

1. 使用Pandas库中的read_csv函数读取CSV文件并将数据存储在DataFrame对象中。

import pandas as pd

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

2. 使用groupby函数按照相同列属性进行分组，并使用sum函数将每组数据加起来。

# 按照相同列属性进行分组并加和
grouped_data = data.groupby('column_name').sum()

在这个例子中，我们假设CSV文件中包含一个名为“column_name”的列属性，我们将根据此属性将数据分组，并使用sum函数将数据加起来。

希望这可以回答您的问题！

python 获得csv文件中在一列位价格属性中获取另一列属性位相同值的数据

可以使用 Python 的 Pandas 库来读取 CSV 文件并进行数据处理。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 获取价格属性列和另一列属性列
prices = df['price']
other_col = df['other']

# 获取价格属性列中值为 x 的所有行的索引
idx = prices[prices == x].index

# 获取这些行中另一列属性的值
result = other_col[idx]

其中 x 是要查找的价格属性的值。result 就是另一列属性中与价格属性相同值的数据。