python读取出的csv相加

时间: 2023-04-05 12:04:09 浏览: 62
可以使用 pandas 库中的 read_csv() 方法读取 csv 文件,然后使用 sum() 方法对相应列进行求和操作。具体实现可以参考以下代码: import pandas as pd # 读取 csv 文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 对相应列进行求和操作 total = df['column_name'].sum() print(total)
相关问题

python 取出csv

可以使用 Python 内置的 csv 模块来读取 csv 文件。以下是一个简单的示例代码: ```python import csv with open('example.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row) ``` 这个代码会打开名为 `example.csv` 的文件,并逐行读取其中的内容。每一行都会被转换成一个列表,其中包含了该行中的所有字段。 如果你需要更多的控制权,比如指定分隔符、引号字符等等,可以使用 csv 模块提供的其他函数和类。

Python 读大型csv 文件

在Python中,我们可以使用pandas库来读取大型csv文件。pandas库是一个开源数据分析工具包,可以用于处理和分析大型数据集。 以下是读取大型csv文件的步骤: 1. 导入pandas库 ```python import pandas as pd ``` 2. 使用pandas的read_csv()函数读取csv文件 ```python df = pd.read_csv('filename.csv', iterator=True, chunksize=1000) ``` 其中,'filename.csv'是你要读取的文件名,iterator=True表示返回一个迭代器对象,chunksize=1000表示每次读取1000行数据。 3. 遍历迭代器对象并处理数据 ```python for chunk in df: # 处理数据 ``` 遍历迭代器对象可以逐块读取数据,从而避免内存不足的问题。在for循环中,每个chunk都是一个DataFrame对象,你可以对其进行任何数据处理操作。 4. 合并数据 如果你需要将所有数据合并为一个DataFrame对象,可以使用pandas的concat()函数: ```python df = pd.concat([chunk for chunk in df]) ``` 这将把所有块合并为一个DataFrame对象。 注意:当读取大型csv文件时,可能需要花费一些时间。因此,你可能需要考虑使用多线程或分布式计算框架来加速处理过程。

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