pandas處理csv文件的方法步驟
更新時間：2020年10月16日 09:30:01 作者：南淮北安
這篇文章主要介紹了pandas處理csv文件的方法步驟，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
一、我的需求
對于這樣的一個 csv 表，需要將其
（1）將營業(yè)部名稱和日期和股票代碼進(jìn)行拼接
（2）對于除了買入金額不同的的數(shù)據(jù)需要將它們的買入金額相加，每個買入金額乘以買賣序號的符號表示該營業(yè)名稱對應(yīng)的買入金額
比如：xx公司，20190731,1，股票1,4000，C20201010，xxxx
我這里想要的結(jié)果是：xx公司2019713C20201010,4000
二、代碼
（1）首先由于文件是 gbk，所以讀取是需要注意 encoding
（2）日期是int類型，所以需要轉(zhuǎn)化為 字符串
import pandas as pd
import numpy as np
#讀取數(shù)據(jù)
filename = "test.csv"
# 讀取 excel 表，根據(jù)文件的編碼指定編碼方式
data = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')
# 將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)為字符串
# data = data.applymap(str)
# 將日期這一列轉(zhuǎn)為字符串
data['日期'] = data['日期'].apply(str)
# print(data.loc[0,'營業(yè)部名稱'])
# print(data.loc[0,'日期'])
# print(data.loc[0,'股票代碼'])
# print(data.loc[0,'買賣序號'])
# print(data.loc[0,'買入金額'])
# 拼接：營業(yè)部名稱+日期+股票代碼
data['name_date_code'] = data['營業(yè)部名稱'] + data['日期'] + data['股票代碼']
# 取"買賣序號"的符號和買入金額相乘
# np.sign 獲取序號對應(yīng)的符號
data['buy'] = np.sign(data['買賣序號']) * data['買入金額']
data = data.drop(['營業(yè)部名稱', '日期', '買賣序號', '股票名', '買入金額', '股票代碼', 'data_stock'], axis=1)
# 將 name_date_code 相同的行，金額相加
buy_sum = data.groupby('name_date_code')['buy'].sum()
# 將相加的金額加入數(shù)據(jù)data，缺失數(shù)據(jù)用0填充
data['buy_sum'] = data.loc[:, 'name_date_code'].map(buy_sum).fillna(0)
# 將買入金額刪掉，只剩下兩列數(shù)據(jù)
data = data.drop(['buy'], axis=1)
# 刪除重復(fù)行
data = data.drop_duplicates()
# 寫入數(shù)據(jù)，同樣需要注意指定編碼格式
data.to_csv("YYBD_result.csv", encoding='gbk',index=False)
三、總結(jié)
（1）編碼格式，正常是 utf-8 的不用指定，用默認(rèn)的即可
（2）pandas 讀取一行數(shù)據(jù)
# data.iloc 取一整行 print(data.iloc[0])
（3）pandas 處理數(shù)據(jù)確實很厲害，字符串拼接，類型轉(zhuǎn)換，刪除重復(fù)行，真方便
到此這篇關(guān)于pandas處理csv文件的方法步驟的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas處理csv文件內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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