首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用vanilla python (不使用numpy或pandas)从csv文件中查找列的总和?

使用vanilla Python(不使用numpy或pandas)从CSV文件中查找列的总和,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入csv模块:首先,需要导入Python内置的csv模块,以便处理CSV文件。
代码语言:txt
复制
import csv
  1. 打开CSV文件:使用open()函数打开CSV文件,并创建一个csv文件对象。
代码语言:txt
复制
with open('file.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
  1. 读取CSV文件内容:通过遍历csv文件对象,逐行读取CSV文件的内容。
代码语言:txt
复制
    for row in csv_reader:
        # 在这里处理每一行的数据
  1. 查找列的总和:对于每一行的数据,可以通过索引访问特定列的值,并将其累加到一个变量中,以计算列的总和。
代码语言:txt
复制
        column_sum = 0
        for value in row:
            column_sum += int(value)  # 假设CSV文件中的值都是整数
  1. 输出结果:在循环结束后,可以打印或使用结果。
代码语言:txt
复制
print("列的总和为:", column_sum)

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import csv

with open('file.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    
    column_sum = 0
    for row in csv_reader:
        for value in row:
            column_sum += int(value)
            
print("列的总和为:", column_sum)

请注意,上述代码仅适用于CSV文件中的每个值都是整数的情况。如果CSV文件中包含其他类型的值,需要根据实际情况进行适当的类型转换。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用python的pandas打开csv文件_如何使用Pandas DataFrame打开CSV文件 – python

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 有一个带有三列数据框的CSV格式文件。 第三栏文字较长。...当我尝试使用pandas.read_csv打开文件时,出现此错误消息 message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1...那么,如何打开该文件并获取数据框? 参考方案 试试这个: 在文本编辑器中打开cvs文件,并确保将其保存为utf-8格式。...然后照常读取文件: import pandas csvfile = pandas.read_csv(‘file.csv’, encoding=’utf-8′) 如何使用Pandas groupby在组上添加顺序计数器列...我发现R语言的relaimpo包下有该文件。不幸的是,我对R没有任何经验。我检查了互联网,但找不到。这个程序包有python端口吗?如果不存在,是否可以通过python使用该包?

11.7K30

初学者的10种Python技巧

#8 —将lambda应用于DataFrame列 pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构,例如Excel for Python。...根据 PEP8,Python样式指南: 包装长行的首选方法是在括号,方括号和花括号内使用Python的隐含行连续性。...#5 —读取.csv并设置索引 假设该表包含一个唯一的植物标识符,我们希望将其用作DataFrame中的索引。我们可以使用index_col参数进行设置。...data = pd.read_csv('greenhouse.csv', index_col='plant_id') ? #4—格式为货币 无论如何,我们在这些植物上花了多少钱?...#3-创建数据透视表 接下来,假设我们要查看每个植物物种花费的金额。我们可以使用pd.pivot_table() 或 .groupby()进行聚合 。

2.9K20
  • Pandas从入门到放弃

    ,获取的永远是列,索引只会被认为是列索引,而不是行索引;相反,第二种方式没有此类限制,故在使用中容易出现问题。...文件:https://gitee.com/kohler19/kohler19/blob/master/Python数据分析/DataSet/test1.CSV # 读取测试文件 file = pd.read_csv...[] Pandas与NumPy异同 1)Numpy是数值计算的扩展包,能够高效处理N维数组,即处理高维数组或矩阵时会方便。...2)Numpy只能存储相同类型的ndarray,Pandas能处理不同类型的数据,例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据,一列为整数一列为字符串。...3)Numpy支持并行计算,所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写,效率远高于纯Python代码。

    9610

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集,这是一个 CSV 文件。...在 Excel 中,您将下载并打开 CSV。在 pandas 中,您将 CSV 文件的 URL 或本地路径传递给 read_csv()。...在 Pandas 中,您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框,创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....我们将使用 =IF(A2 的公式,将其拖到新存储列中的所有单元格。 使用 numpy 中的 where 方法可以完成 Pandas 中的相同操作。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

    19.6K20

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...Numpy读取数据方法与Pandas类似,其包括loadtxt, load, fromfile Methods Describe Return loadtxt 从txt文本中读取数据 从文件中读取的数组...load 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件,从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile...使用numpy的fromfile方法可以读取简单的文本文件数据以及二进制数据 从文件中读取的数据 使用 loadtxt 方法读取数据文件 数据通常是一维或者二维的 语法 np.loadtxt( fname...使用 load 方法读取数据文件 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件,从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象, 该文件通常基于numpy的save

    6.6K30

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...Numpy读取数据方法与Pandas类似,其包括loadtxt, load, fromfile Methods Describe Return loadtxt 从txt文本中读取数据 从文件中读取的数组...load 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件,从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile...使用numpy的fromfile方法可以读取简单的文本文件数据以及二进制数据 从文件中读取的数据 使用 loadtxt 方法读取数据文件 数据通常是一维或者二维的 语法 np.loadtxt( fname...使用 load 方法读取数据文件 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件,从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象, 该文件通常基于numpy的save

    6.1K20

    最全面的Pandas的教程!没有之一!

    Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。...和 NumPy 数组不同,Pandas 的 Series 能存放各种不同类型的对象。 从 Series 里获取数据 访问 Series 里的数据的方式,和 Python 字典基本一样: ?...从现有的列创建新列: ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列,可以用 .drop() 函数。...image 这里传入 index=False 参数是因为不希望 Pandas 把索引列的 0~5 也存到文件中。...使用 pd.read_excel() 方法,我们能将 Excel 表格中的数据导入 Pandas 中。请注意,Pandas 只能导入表格文件中的数据,其他对象,例如宏、图形和公式等都不会被导入。

    26K64

    十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

    注意:本文数据分析部分推荐读者使用Anaconda或PyCharm中的集成环境,它已经集成安装了所使用的数据分析扩展包,安装后可以直接调用。...同时如果想获取矩阵中的某一列数据怎么实现呢?因为在进行数据分析时,通常需要获取某一列特征进行分析,或者作为可视化绘图的x或y轴数据。..., DataFrame import pandas as pd 下面从读写文件、Series和DataFrame的用法分别讲解,其中利用Pandas读写CSV、Excel文件是数据分析非常重要的基础手段...') #从csv文件中读取数据 pd.read_csv('foo.csv') #将数据写入HDF5文件存储 df.to_hdf('foo.h5','df') #从HDF5存储中读取数据...: data = pd.read_csv(“data.csv”, header=None) 调用Pandas扩展包的read_cvs()读取test15_03.csv文件,将数据存储至data变量中。

    3.2K11

    统计师的Python日记【第5天:Pandas,露两手】

    第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python?...第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1....数据导出 ---- 统计师的Python日记【第5天:Pandas,露两手】 前言 根据我的Python学习计划: Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗、规整、合并等功能 → 掌握类似与SQL...也可以单独只计算两列的系数,比如计算S1与S3的相关系数: ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据, ? 1....从我多年统计师从业经验来看,学会了如何跳过行,也要学如何读取某些行,使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行,以数据 ? 为例: ? 2.

    3K70

    使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

    查询数据 使用公式:在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据:按Ctrl+F打开查找窗口,输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序:选中数据区域,点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...应用样式:使用“开始”选项卡中的“样式”快速应用预设的单元格样式。 11. 数据导入与导出 导入外部数据:使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。...:使用read.csv()或read.table()等函数读取CSV或文本文件。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库,它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作,以及一个实战案例。...Python中使用Pandas库进行数据的读取、类型转换、增加列、分组求和、排序和查看结果。

    23810

    数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

    它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。...1 csv 外部数据主要有四种:txt,Excel,csv和数据库,文本文件我们只能用最基本的Python的方式来读取,其他的接下来我们分别看一下。...虽然CSV格式的文件我们也可以使用Python中的文件读取方法,但由于其拥有格式,所以我们需要按照其格式来取,方便我们后续对数据进行处理,把取出来后的数据变成某种数据类型,这样操作起来就方便了,代码如下...(type(data)) 以上结果需要你注意的是返回值的类型,全部都是DataFrame,也就是说后边我们使用到的DataFrame的方法都适合来处理这些从文件中读取出来的数据。...参数columns,指的是列索引的数据值,就是Excel中的列字段。 参数aggfunc,指的是数据的统计函数,默认为统计平均值,也可以指定为NumPy模块中的其他统计函数。

    2.7K20

    针对SAS用户:Python数据分析库pandas

    本文包括的主题: 导入包 Series DataFrames 读.csv文件 检查 处理缺失数据 缺失数据监测 缺失值替换 资源 pandas简介 本章介绍pandas库(或包)。...导入包 为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象,我们开始按名称导入库到命名空间。为了避免重复键入完整地包名,对NumPy使用np的标准别名,对pandas使用pd。 ?...从读取UK_Accidents.csv文件开始。该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日中国香港的车辆事故数据。.csv文件位于这里。 一年中的每一天都有很多报告, 其中的值大多是整数。...另一个.CSV文件在这里,将值映射到描述性标签。 读.csv文件 在下面的示例中使用默认值。pandas为许多读者提供控制缺失值、日期解析、跳行、数据类型映射等参数。...也要注意Python如何为数组选择浮点数(或向上转型)。 ? 并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序,使用SAS计算数组元素的平均值如下。

    12.1K20
    领券