先举例 假如有一 a.csv(内容)如下:
index 职位　　薪资　　index　职位　　薪资
0 经理 　　６万 　　１　　经理　　５.５万
2　　经理　　７万　　　３　　协理　　１０万
　 4 协理　　８万　　　５　　总经理　　２０万
　 5 课长　　４万
csv档内容如上，我的想法是将所有职位相同的薪资加起来除
于平均数，例如经理三位（6万＋5.5万+7万）/3 =6.166万
　然后从新编排csv档为
　index 职位　　薪资
　 0 经理　　6.166万
讲白一点就是把相同职位的资料整还在一起，然后薪资就求他的平均值
一开始的写法如下：
　fx = open(path,'r')
fxr = csv.reader(fx)
for row in fxr:
开始主程式对资料内容进行判读
　这种写法很直观也很笨，随着档案越来越大　执行的速度也不够快
我想请问是否有没有哪些python的模组是可以做csv档案的重新汇整
而且可以对内容值作相互运算（加减乘除之类的）
　我之前有看pandas　的dataframe　好像不错用　但是他好像没有对单一列行
的某个值可以做加减乘除用算的功能，不知有没有版友知道有没有更棒的
的模组又或者pandas就可以做得到我想要的功能。
　　　　　

如果CSV很大,逐列是省内存吧(空间换时间)?不知道Pandas遇到很大CSV内存会不会爆?

是希望运算时间可以快一点

就 pandas 来处理，语法可以很干净达成需求df = pandas.read_csv('file.csv')df.groupby(['title'])['salary'].agg(['mean'])大概这样的概念??

这样的想法很直观可是没有很笨Simple is better than complex你有用profiler 确定慢是慢在哪里?但如果想要简洁一些 pandas的确可以用在你的问题上

k大的方式可以解决你的问题 但不知你的资料量有多少?

若是太多就进数据库，用 sql groupby 处理也很快