[問題] 在python中關於讀取csv資料後進行運算

[processior ()]

   先舉例  假如有一 a.csv(內容)如下:

 index  職位　　薪資　　index　職位　　薪資

   0    經理 　　６萬 　　１　　經理　　５.５萬

   2　　經理　　７萬　　　３　　協理　　１０萬

　 4    協理　　８萬　　　５　　總經理　　２０萬

　 5    課長　　４萬


csv檔內容如上，我的想法是將所有職位相同的薪資加起來除

於平均數，例如經理三位（6萬＋5.5萬+7萬）/3 =6.166萬

　然後從新編排csv檔為

　index  職位　　薪資

　 0     經理　　6.166萬


講白一點就是把相同職位的資料整還在一起，然後薪資就求他的平均值

一開始的寫法如下：

　fx = open(path,'r')
  fxr = csv.reader(fx)
  for row in fxr:
     開始主程式對資料內容進行判讀

　這種寫法很直觀也很笨，隨著檔案越來越大　執行的速度也不夠快

我想請問是否有沒有哪些python的模組是可以做csv檔案的重新彙整

而且可以對內容值作相互運算（加減乘除之類的）

　我之前有看pandas　的dataframe　好像不錯用　但是他好像沒有對單一列行

的某個值可以做加減乘除用算的功能，不知有沒有版友知道有沒有更棒的

的模組又或者pandas就可以做得到我想要的功能。




　　　　　

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→ justoncetime: 如果CSV很大,逐列是省記憶體吧(空間換時間)?
→ justoncetime: 不知道Pandas遇到很大CSV記憶體會不會爆?
→ processior: 是希望運算時間可以快一點
推 kenduest: 就 pandas 來處理，語法可以很乾淨達成需求
推 kenduest: df = pandas.read_csv('file.csv')
→ kenduest: df.groupby(['title'])['salary'].agg(['mean'])
→ kenduest: 大概這樣的概念??
推 ThxThx: 這樣的想法很直觀可是沒有很笨
→ ThxThx: Simple is better than complex
→ ThxThx: 你有用profiler 確定慢是慢在哪裡?
→ ThxThx: 但如果想要簡潔一些 pandas的確可以用在你的問題上
推 bestchiao: k大的方式可以解決你的問題 但不知你的資料量有多少?
→ kenduest: 若是太多就進資料庫，用 sql groupby 處理也很快