pandas处理csv文件的方法步骤

一、我的需求

对于这样的一个 csv 表，需要将其
（1）将营业部名称和日期和股票代码进行拼接
（2）对于除了买入金额不同的的数据需要将它们的买入金额相加，每个买入金额乘以买卖序号的符号表示该营业名称对应的买入金额

比如：xx公司，20190731,1，股票1,4000，C20201010，xxxx
我这里想要的结果是：xx公司2019713C20201010,4000

二、代码

（1）首先由于文件是 gbk，所以读取是需要注意 encoding
（2）日期是int类型，所以需要转化为 字符串

import pandas as pd
import numpy as np

#读取数据
filename = "test.csv"
# 读取 excel 表，根据文件的编码指定编码方式
data = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')
# 将所有内容转为字符串
# data = data.applymap(str)
# 将日期这一列转为字符串
data['日期'] = data['日期'].apply(str)

# print(data.loc[0,'营业部名称'])
# print(data.loc[0,'日期'])
# print(data.loc[0,'股票代码'])
# print(data.loc[0,'买卖序号'])
# print(data.loc[0,'买入金额'])

# 拼接：营业部名称+日期+股票代码
data['name_date_code'] = data['营业部名称'] + data['日期'] + data['股票代码']
# 取"买卖序号"的符号和买入金额相乘
# np.sign 获取序号对应的符号
data['buy'] = np.sign(data['买卖序号']) * data['买入金额']
data = data.drop(['营业部名称', '日期', '买卖序号', '股票名', '买入金额', '股票代码', 'data_stock'], axis=1)

# 将 name_date_code 相同的行，金额相加
buy_sum = data.groupby('name_date_code')['buy'].sum()
# 将相加的金额加入数据data，缺失数据用0填充
data['buy_sum'] = data.loc[:, 'name_date_code'].map(buy_sum).fillna(0)
# 将买入金额删掉，只剩下两列数据
data = data.drop(['buy'], axis=1)
# 删除重复行
data = data.drop_duplicates()
# 写入数据，同样需要注意指定编码格式
data.to_csv("YYBD_result.csv", encoding='gbk',index=False)

三、总结

（1）编码格式，正常是 utf-8 的不用指定，用默认的即可

（2）pandas 读取一行数据

# data.iloc 取一整行
print(data.iloc[0])

（3）pandas 处理数据确实很厉害，字符串拼接，类型转换，删除重复行，真方便

到此这篇关于pandas处理csv文件的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关pandas处理csv文件内容请搜索呐喊教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持呐喊教程！

声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：notice#nhooo.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。