如何从包含多列数据的CSV文件中合并特定列并计算各个选项出现的比例？
csv 文件合并与内容比例计算
问题：
如何从包含多列数据的 csv 文件中读取内容并合并特定的列，同时计算各个选项出现的比例？
解决方案：
使用 python 的 pandas 库来处理 csv 文件：
import pandas as pdfrom collections import Counter# 读取 CSV 文件df = pd.read_csv(‘test.csv’, encoding=’cp932′)# 获取 CMD 列作为主键index_list_cmd = df[‘cmd’].tolist()# 计算 CMD 出现的次数idxLstCmd_cnt = Counter(list(index_list_cmd))# 去除重复的 CMDindex_list_cmd = sorted(set(index_list_cmd), key=list(index_list_cmd).index)# 计算每个 CMD 出现的次数cntLst = []for lst_i in range(len(index_list_cmd)): cntLst.append(idxLstCmd_cnt[index_list_cmd[lst_i]])# 合并 OPT 列index_list_opt_idx = []# 删除之前保存的文件if os.path.isfile(useRateF): os.remove(useRateF)# 遍历 CMDfor cmd_i in range(len(index_list_cmd)): # 获得 OPT 列的 index index_list_opt_idx = list(df[‘opt’][df[‘cmd’] == index_list_cmd[cmd_i]].index.values) index_list_opt = [] # 遍历 OPT for opt_i in range(len(index_list_opt_idx)): try:index_list_opt.append(df.loc[int(index_list_opt_idx[opt_i]), ‘opt’]) except:print(index_list_cmd[cmd_i])print(index_list_opt_idx[opt_i])print(opt_i) # 列表转字符串 str_idxLstOpt = ‘ ‘.join(index_list_opt) # 字符串转回列表 lst_idxLstOpt = str_idxLstOpt.split(‘ ‘) # 计算 OPT 出现的比例 for tag in sorted(set(lst_idxLstOpt), key=lst_idxLstOpt.index): with open(useRateF, ‘a’, encoding=’utf-8_sig’) as uf:uf.writelines(str(index_list_cmd[cmd_i]) + ‘,’ + tag + ‘,’ + str(lst_idxLstOpt.count(tag)/cntLst[cmd_i]))uf.writelines(”)
这个脚本将读取 csv 文件，合并 opt 列，并输出每个 cmd 选项出现的比例。
以上就是如何从包含多列数据的 CSV 文件中合并特定列并计算各个选项出现的比例？的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
