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

来源：https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/108996071