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Python123题库
- 2019慈善排行
- 酒店评价数据分析
2019慈善排行
描述
附件中为2019年中国福布斯慈善排行榜前100名的相关数据，请按照下列要求对文件数据进行统计和输出
输入n
-
如果输入为‘total’（不区分大小写），输出排行榜中所有慈善捐款的总额，格式见示例。
-
如果输入为1-100之间的排名编号（并列排名相同），输入对应该排名的所有数据信息，英文空格间隔，格式见示例。
本题保证用例测试中排名编号均有数据。 -
如果输入为排行榜中企业 总部（省份） 的名称，如‘广东’，则依次输出文件中上榜的广东省慈善信息，
包含‘排名,姓名,企业简称,总部（省份）'，排名按文件数据顺序，英文空格间隔，格式见示例。 -
如果非以上输入，输出’No Record‘，格式见示例。
输入输出示例
示例仅做格式参考，其中数据与文件无关。
示例 1
输入:
Total
输出:
Total:1921705万元
示例 2
输入:
27
输出:
27 苏志刚 长隆集团 广东 广州 15000
27 李书福 吉利控股集团 浙江 杭州 15000
27 许应裘 凯源房地产 广东 广州 15000
示例 3
输入:
湖北
输出:
32 吴少勋 劲牌 湖北
37 阎志 卓尔控股 湖北
52 艾路明 当代集团 湖北
99 刘道明 美好置业 湖北
示例 4
输入:
901
输出:
No Record
附件
2019Charity.csv
酒店评价数据分析
类型：文件
描述
根据附件文件对酒店评价数据进行分析，本题使用jieba库中的lcut函数对数据进行分词。
import jieba
test_str = ‘武汉理工大学是一所世人仰慕的大学’ result = jieba.lcut(test_str) # 参数是字符串，结果是将字符串切分为词的列表 print(result) # [‘武汉理工大学’, ‘是’, ‘一所’, ‘世人’, ‘仰慕’, ‘的’, ‘大学’]
文件数据每行包括评论属性和评论内容两个数据，其中评论属性中’1‘代表好评，’0‘代表差评。
要求实现以下功能：
文件编码格式为GBK，读取函数示例如下：
with open('comment.csv', 'r', encoding='GBK') as f: ls=[i.strip().split(',',maxsplit=1) for i in f.readlines()[1:]]
输入n
-
如果n为’总评‘，分别输出该文件评论总数，好评条数，差评条数，输出格式参照示例一。
-
如果n为’平均‘，输出该文件中所有评论内容的平均长度（不需要排除字母，标点符号和数字），输出四舍五入后的整数，输出格式参 照示例二。
-
如果n为’好评‘，对文件中所有好评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例三
-
如果n为’差评‘，对文件中所有差评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例四
注：3，4两项功能中统计的词语，要求长度不小于2，不是数字组成，并且不是排除词.
#排除词 ex=[‘不错’,‘比较’,‘可以’,‘感觉’,‘没有’, ‘我们’,‘就是’,‘还是’,‘非常’,‘但是’, ‘不过’,‘有点’,‘一个’,‘一般’,‘下次’, ‘携程’,‘不是’,‘晚上’,‘而且’,‘他们’, ‘什么’,‘不好’,‘时候’,‘知道’,‘这样’, ‘这个’,‘还有’,‘总体’,‘位置’,‘客人’, ‘因为’,‘如果’,‘这里’,‘很多’,‘选择’, ‘居然’,‘不能’,‘实在’,‘不会’,‘这家’, ‘结果’,‘发现’,‘竟然’,‘已经’,‘自己’, ‘问题’,‘不要’,‘地方’,‘只有’,‘第二天’, ‘酒店’,‘房间’,‘虽然’]
如果n非以上输入，输出’无数据‘，格式参照示例五
输入输出示例
示例只是输出格式示例，其中数据均与题目无关！
示例 1
输入:
总评
输出:
总评论: 8888
好评: 6666
差评: 2222
示例 2
输入:
平均
输出:
86
示例 3
输入:
好评
输出:
好像: 1000
也许: 901
早餐: 817
偶尔: 749
环境: 694
设施: 669
无论: 596
价格: 495
干净: 428
程序: 419
服务员: 337
免费: 269
交通: 206
餐厅: 162
性价比: 154
示例 4
输入:差评
输出:
恶劣: 857
服务: 788
前台: 766
服务员: 681
早餐: 632
宾馆: 632
胡说: 502
价格: 432
退房: 344
老虎: 324
电话: 319
态度: 317
卫生间: 315
点评: 214
方便: 204
示例 5
输入:
1234
输出:
无数据
附件
comment.csv
指针进阶 例题2)
)