如何读取国家数据的 csv，其中第一列是“州”，第二列是“城镇”，并按州求和列？（蟒蛇/熊猫）

问：

每天我都会创建一个看起来像这样的 csv。

请注意空白单元格：扇区名称后面的整行，以及每个代码之前的“扇区”列。

我想阅读 csv 并且：

1. 按扇区对列求和，创建一个数据帧，该数据帧应如下所示：

或

2. 将 csv 拆分为“扇区”数据帧，并单独处理每个数据帧。

我是个菜鸟，可能比我能咀嚼的还要多！目前，我将原始 csv 分离为扇区 csv 并使用以下代码以这种方式求和，但您可以想象它很耗时。它与我的问题无关，但这是我使用的代码：

导入熊猫

使用 open（'D：\Libraries\Downloads\igcxtest.csv'， 'r'） 作为 fileObject： reader_object = pandas.read_csv（fileObject， delimiter=';'， decimal='，'， header=0， names=（'Noticia'，'Ativo'，'Variacao'，'Maximo'， 'Ultimo'，'Minimo'，'Negocios'，'Semana'， 'Mes'，'3 mes'，'6 mes'，'12 mes'， '体积'，'百分之四'，'百分之八'， '十二%'，'加25M'，'加25Q'， 'plus50m'，'plus50q'，'负fourpercent'， '负十八'，'负十二'， '负25米'，'负25Q'，'负50米'，'负50米'， '周高'，'两周高'，'三周高'， '三月高'，'年高'，'周低'， '两周低点'，'三周低点'，'三周低点'， 'Yearlow'，'Over200'，'Over50'，'Over21'，'Grafico'）） # 打印（reader_object） reader_object.drop（['Noticia'， 'Maximo'， 'Ultimo'，'Minimo'，'Negocios'，'Semana'，'Mes'，'3 mes'，'6 mes'，'12 mes'，'Grafico']， axis=1， inplace=True） #print（reader_object） print（reader_object['Threemthhigh']）

reader_object['up_or_down'] = reader_object['Variacao'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else (-1 if x < 0 else 0))
#Calculate ups and downs
ups = 0
downs = 0
up_down = []
for val in reader_object['Variacao']:
    if val >0:
        ups+=1
    elif val < 0:
        downs+=1
up_down = [ups, downs]
print(up_down)

#Calculate cumulative volume
reader_object['Volume'] = reader_object['Volume'] * reader_object['up_or_down']
#print(reader_object)
vol = 0
for v in reader_object['Volume']:
    vol += v

reader_object.drop(['Variacao', 'up_or_down'], axis=1, inplace=True)
print(reader_object)
#print(ups, downs, vol)

#Sum columns
sums = reader_object.sum(numeric_only=True)
print(sums)
sums_list = []
x=0
for x in sums:
    sums_list.append(x)
sums_list = up_down + sums_list
print(sums_list)
sum_df = pandas.DataFrame(sums_list).T
#print(sum_df)
sum_df.to_csv('D:\Libraries\Downloads\sums.csv')

我找不到有关阅读原始 csv 的方法的信息，并首先使用（我想）行中的关键字（“sectorN”）或行数（每个“扇区”中有多少个“代码”）来拆分它。

有什么建议吗？谢谢。。。