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一、我的需求
对于这样的一个 csv 表，需要将其
（1）将营业部名称和日期和股票代码进行拼接
（2）对于除了买入金额不同的的数据需要将它们的买入金额相加，每个买入金额乘以买卖序号的符号表示该营业名称对应的买入金额
比如：xx公司，20190731,1，股票1,4000，C20201010，xxxx
我这里想要的结果是：xx公司2019713C20201010,4000
二、代码
（1）首先由于文件是 gbk，所以读取是需要注意 encoding
（2）日期是int类型，所以需要转化为 字符串
import pandas as pd
import numpy as np
#读取数据
filename = "test.csv"
# 读取 excel 表，根据文件的编码指定编码方式
data = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')
# 将所有内容转为字符串
# data = data.applymap(str)
# 将日期这一列转为字符串
data['日期'] = data['日期'].apply(str)
# print(data.loc[0,'营业部名称'])
# print(data.loc[0,'日期'])
# print(data.loc[0,'股票代码'])
# print(data.loc[0,'买卖序号'])
# print(data.loc[0,'买入金额'])
# 拼接：营业部名称+日期+股票代码
data['name_date_code'] = data['营业部名称'] + data['日期'] + data['股票代码']
# 取"买卖序号"的符号和买入金额相乘
# np.sign 获取序号对应的符号
data['buy'] = np.sign(data['买卖序号']) * data['买入金额']
data = data.drop(['营业部名称', '日期', '买卖序号', '股票名', '买入金额', '股票代码', 'data_stock'], axis=1)
# 将 name_date_code 相同的行，金额相加
buy_sum = data.groupby('name_date_code')['buy'].sum()
# 将相加的金额加入数据data，缺失数据用0填充
data['buy_sum'] = data.loc[:, 'name_date_code'].map(buy_sum).fillna(0)
# 将买入金额删掉，只剩下两列数据
data = data.drop(['buy'], axis=1)
# 删除重复行
data = data.drop_duplicates()
# 写入数据，同样需要注意指定编码格式
data.to_csv("YYBD_result.csv", encoding='gbk',index=False)
三、总结
（1）编码格式，正常是 utf-8 的不用指定，用默认的即可
（2）pandas 读取一行数据
# data.iloc 取一整行 print(data.iloc[0])
（3）pandas 处理数据确实很厉害，字符串拼接，类型转换，删除重复行，真方便
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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