习题1:读入文件pmi_days.csv,完成以下操作:
1.统计质量等级对应的天数,例如:
优:5天
良:3天
中度污染:2天
2.找出PMI2.5的最大值和最小值,分别指出是哪一天。
import csv import pandas as pd days_path = open(r"C:\Users\83507\Desktop\pmi_days.csv") days_df = pd.read_csv(days_path) print(days_df.质量等级.value_counts()) with open(r"C:\Users\83507\Desktop\pmi_days.csv") as f:reader = csv.reader(f)header_row=next(reader)salary=[]for row in reader:#把pm2.5数据保存到列表salary中salary.append(int(row[3]))print("pm2.5最高为:"+str(max(salary)))print("pm2.5最低为:"+str(min(salary)))
习题2:读入文件1980-2018GDP.csv,完成以下操作:
1.按行输出每年GDP数据,表头列名如文件第1行所示。
2.将各年GDP数据转换成字典格式,以年份为keys,其它值为values(数据类型为列表方式),例如:
{
2017:[827121.7,6.8%,60989]
........
}
3.遍历字典数据,求出GDP的最小值与最大值,并输出数据与对应的年份。
import pandas as pd path = open(r"C:\Users\83507\Desktop\1980-2018GDP.csv") list = pd.read_csv(path) # 1.按行输出每年GDP数据 print(list, "\t\t\n") # 2.将各年GDP数据转换成字典格式,以年份为keys,其它值为values(数据类型为列表方式) GDP = list.set_index('年份').T.to_dict('list') print("字典:", GDP, "\n") # 3.遍历字典数据,求出GDP的最小值与最大值,并输出数据与对应的年份。 data_max = max(GDP, key=GDP.get) data_min = min(GDP, key=GDP.get) print("GDP最大值:", data_max, GDP[data_max], "\n") print("GDP最小值:", data_min, GDP[data_min])