python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv

一、引言

在编程中，处理和分析数据是非常常见的任务。而csv是一种非常常见的数据格式，可以方便地读取和处理。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理csv数据。

二、读取csv数据

在Python中，我们可以使用csv模块来读取csv文件。首先，我们需要导入csv模块：

import csv

然后，我们可以使用csv.reader()函数来读取csv文件中的数据：

with open('data.csv', 'r') as file:

    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

上面的代码将打开名为"data.csv"的csv文件，并逐行读取其中的数据，并将每行数据存储在一个列表中。

三、分类求和

接下来，我们可以对读取到的数据进行分类求和的操作。假设我们的csv文件中有两列数据，第一列为类别，第二列为数值。我们希望将相同类别的数值进行求和。

我们可以先创建一个空字典来存储分类求和的结果：

result = {}

然后，我们可以遍历读取到的每一行数据，将类别作为字典的键，数值作为字典的值，并进行累加操作：

for row in reader:

    category = row[0]
    value = float(row[1])
    
    if category in result:
        result[category] += value
    else:
        result[category] = value

最后，我们可以将分类求和的结果写入新的csv文件中。我们可以使用csv.writer()函数来创建一个写入器，并使用writerow()方法来写入每一行数据：

with open('result.csv', 'w', newline='') as file:

    writer = csv.writer(file)
    for category, value in result.items():
        writer.writerow([category, value])

四、调整求和的精度

在上述代码中，我们对数值进行了求和操作。然而，有时候我们可能希望调整求和的精度，以达到更好的计算结果。在Python中，我们可以使用decimal模块来进行精确计算。

首先，我们需要导入decimal模块：

import decimal

然后，我们可以将结果的精度设置为0.6：

decimal.getcontext().prec = 6

最后，我们可以将数值转换为decimal类型进行计算：

result[category] += decimal.Decimal(value)

五、总结

本文介绍了如何使用Python读取csv数据，并进行分类求和的操作。我们学习了如何使用csv模块来读取csv文件，如何对读取到的数据进行分类求和，并将结果写入新的csv文件中。同时，我们还学习了如何调整求和的精度，以达到更好的计算结果。

通过学习本文，我们可以掌握使用Python处理和分析csv数据的基本方法，并可以灵活应用到实际项目中。