如何用Python读取CSV数据，进行分类求和后重新写入CSV文件？

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这两日在测试过程中，遇到了这样的问题：数据量很大，需要将一个CSV文件的数据与另一个文件的数据进行对比，但CSV文件的数据量很大，且需要进行统计，如果手动一个个去对比，会很费时。

这两天在测试过程中，遇到这样的问题：

数据量很大，一份csv文件的数据与另外一个文件的数据进行对比，但是csv中的文件数据量很大，并且进行统计 ，如果手动单个去对比，会很花时间，吃力不讨好，还容易出错。

比如说，这样的数据

需要对AskPrice值相同对应的AskQuantity 统计出来。

直接上脚本 ：

import pandas as pd import csv df=pd.read_csv('D:\test\orderBook.csv') df_sum = df.groupby('AskPrice')['AskQuantity'].sum() df_sum.to_csv('D:\test\orderBook2.csv')

然后运行得到：

这对于大数据量的处理特别方便。