如何读取CSV文件并合并内容并计算出现比例？

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如何读取csv文件后合并内容

在读取csv文件后，可以通过以下步骤合并内容：

1. 获取主键列和待合并列
使用pd.read_csv()读取csv文件，并获取主键列（cmd）和待合并列（opt）。

2. 删除重复主键
使用set()和sorted()删除cmd列中的重复元素，得到不重复的主键列表。

3. 计算主键出现次数
使用counter()计算每个主键出现的次数，得到一个词频字典。

4. 初始化合并后的结果
创建一个文件来保存合并后的结果。

5. 遍历主键
对于每个主键，执行以下操作：

• 获取该主键对应的opt列索引。
• 创建一个新的列表来存储opt列中的值。
• 遍历opt列索引，将值添加到新列表中。
• 将新列表转换为字符串，再转换为列表。

6. 计算并输出每个opt的出现比例
遍历不重复的opt值，计算每个opt在该主键下出现的次数与主键出现次数的比值，并将其写入结果文件中。

示例代码：

import pandas as pd
import os

data = pd.read_csv('test.csv')
useRateF = 'test_new.csv'

index_list_cmd = sorted(set(list(data.cmd.values)), key=list(data.cmd.values).index)
cntLst = []
for lst_i in range(len(index_list_cmd)):
    cntLst.append(data.cmd.value_counts()[index_list_cmd[lst_i]])

if os.path.isfile(useRateF):
    os.remove(useRateF)

for cmd_i in range(len(index_list_cmd)):
    index_list_opt_idx = list(data.opt[data.cmd == index_list_cmd[cmd_i]].index.values)
    index_list_opt = []

    for opt_i in range(len(index_list_opt_idx)):
        try:
            index_list_opt.append(data.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)

    str_idxLstOpt = ' '.join(index_list_opt)
    lst_idxLstOpt = str_idxLstOpt.split(' ')

    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('\n')

到这里，我们也就讲完了《如何读取CSV文件并合并内容并计算出现比例？》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！