Сравнение двух строк в файле csv - Python

Question

Я пытаюсь сравнить две строки в csv. Например:

abc, 2, foo, bar, baz 
abc, 2, bar,baz, band 
cab, 3, baz,bar, foo 
cab, 3, baz,bar, foo 

Есть ли способ csv модуль или любой модуль питона, чтобы проверить, если столбец 1 является одинаковым или различным.

Например, в первых двух строках, мы видим 2, а в третьей строке - номер 3. есть способ, чтобы найти, что из

Идея, лежащая в это просуммировать значения, соответствующие определенному значению в column 1

так,

abc, 2, 10,11,12 
abc, 2, 7,8,9 
cab, 3, 4,5,6 
cab, 3, 1,2,3 

я принципиально хочу суммировать значения 12+9 поскольку он имеет тот же столбец 1. и номера 6 and 3, так как значение 3 в столбце 1

Подводя итог, я предполагаю, что могу создать список с

a=list() 

добавить значение в этот список

a.append(float(line[4])) 

и использовать NumPy подводить итоги

numpy.sum(a) 

Может ли одна просьба помочь мне выяснить вещий способ найти, если два значения одинаковы.

Answer 1

Что-то вроде этого:

>>> from collections import Counter 
>>> c = Counter() 
with open('abc') as f: 
    reader = csv.reader(f, delimiter = ',', skipinitialspace = True) 
    for row in reader: 
     c[row[1]] += int(row[-1]) 
...   
>>> c 
Counter({'2': 21, '3': 9}) 

Чтобы найти столбцы с помощью itertools.groupby:

>>> with open('abc') as f: 
    reader = csv.reader(f, delimiter = ',', skipinitialspace = True) 
    for k,g in groupby(enumerate(reader), key = lambda x:x[1][1]): 
     print k," was common on the rows :",",".join(str(x[0]) for x in g) 
...   
2 was common on the rows : 0,1 
3 was common on the rows : 2,3 

Answer 2

Вы можете использовать питона группу функцией http://docs.python.org/2/library/itertools.html#itertools.groupby

from itertools import groupby 
grouped = groupby(data, lambda x: x[1]) 

это даст вам данные сгруппированы по второй колонке. Тогда вы можете получить сумму для каждого ключа с помощью:

for key, values in grouped: 
    columnSum = sum(map(lambda x: int(x[4]), values)) 

Answer 3

Посмотрите на pandas библиотеке, вы можете легко агрегатные столбцы на основе групп. Например, если у вас есть CSV-файл, как:

col1,col2,col3,col4,col5 
abc,2,10,11,12 
abc,2,7,8,9 
cab,3,4,5,6 
cab,3,1,2,3 

Вы можете группировать и сумма на основе значений в col2 всего пару строк кода:

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame.from_csv('test.csv') 
df.groupby('col2').sum() 

, который дает вам:

 col3 col4 col5 
col2     
2  17 19 21 
3  5  7  9