使用 pandas 庫可快速讀取 csv 文件：首先安裝 pandas。使用 read_csv() 函數讀取 csv 文件并將其存儲在數據框中。使用 head() 函數查看數據框的前幾行。通過對數據框進行分組并使用 sum() 函數，可以快速計算每種產品的總銷售額。
如何利用Python快速讀取CSV文件
CSV（逗號分隔值）文件是一種簡單、易于解析的數據存儲和交換格式。在Python中，我們可以使用強大的Pandas庫來快速有效地讀取和處理CSV文件。
安裝Pandas
在開始之前，確保已經安裝了Pandas。在命令行中運行以下命令：
<pre class='brush:python</a>;toolbar:false;'>pip install pandas登錄后復制
讀取CSV文件
要使用Pandas讀取CSV文件，我們可以使用read_csv()函數。這個函數接受一個文件名或文件路徑作為參數，并返回一個稱為數據框的Pandas對象。數據框是一種表格狀的數據結構，其行為類似于電子表格。
以下是如何讀取CSV文件的示例代碼：
import pandas as pd
# 讀取CSV文件并將其存儲在名為df的數據框中
df = pd.read_csv('my_data.csv')
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查看數據框
可以使用head()函數查看數據框的前幾行：
# 查看數據框的前五行 df.head()
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實戰案例
假設我們有一個名為sales.csv的CSV文件，其中包含以下數據：
| 日期 | 產品 | 銷售額 |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | 筆記本 | 100 |
| 2023-01-02 | 臺式機 | 200 |
| 2023-01-03 | 平板電腦 | 150 |
我們可以使用Pandas讀取此文件并進行一些快速分析：
import pandas as pd
# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv('sales.csv')
# 計算每種產品的總銷售額
total_sales = df.groupby('產品').sum()['銷售額']
# 打印每種產品的總銷售額
print(total_sales)
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此代碼會輸出以下結果：
產品 筆記本 100 臺式機 200 平板電腦 150 Name: 銷售額, dtype: int64
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