Python中基本的读文件和简单数据处理

Python中基本的读文件和简单数据处理

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DataQuest上面的免费课程（本文是Python基础课程部分），里面有些很基础的东西（csv文件读，字符串预处理等），发在这里做记录。涉及下面六个案例：

1. Find the lowest crime rate（读取csv文件，字符串切分，for循环和if判断过滤数据）
2. Discover weather pattern in LA（for循环和if判断进行频数统计）
3. Building a Spell Checker（词频统计，字符串预处理，字典跑字符串，统计正确错误单词）
4. Analyze NFL data（使用CSVmodule导入文件，类，函数，使用字典和list进行简单统计）
5. What should you name your kid if you want them to be a US Congressperson?（数据预处理，强制类型转换int()，try-except语句，字典方式统计，转存需要数据）
6. Which airline is delayed the most?
7. 附录：逐行读取txt文件

 

案例1 Find the lowest crime rate

（读取csv文件，字符串切分，for循环和if判断过滤数据）

crime_rates.csv是单sheet，73Rows，2Cols的文件。第一列是城市名称（字符串），第二列是犯罪数量（整数）。但是读入Python开始都是字符串，在后面类型转换将字符串形式的犯罪数量强制转换成整型。 并将分隔开转换后的数据存到full_data这个list中，然后使用for循环将犯罪数量最小的城市找出来（if判断，已知犯罪数最小为130），并将这个城市名存入变量city中。

 

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# We know that the lowest crime rate is 130. # This is the second column of the data. # We need to find the corresponding value in the first column -- the city with the lowest crime rate.   # Let's load the csv file f = open('crime_rates.csv', 'r') data = f.read() rows = data.split('\n') full_data = [] for row in rows:     split_row = row.split(",")     split_row[1] = int(split_row[1])     full_data.append(split_row)   city = ""   lowest_crime_rate = 10000 for item in full_data:     if item[1] == 130:         city = item[0]

 

案例2 Discover weather pattern in LA

（for循环和if判断进行频数统计）

两列数据的文本文件，有表头。导入la_weather.txt文本文件，切分，存入变量weather_data中，去掉表头。使用字典（dictionary）进行不同类型的频数统计。

 

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weather_data = [] f = open("la_weather.csv", 'r') data = f.read() rows = data.split('\n') for row in rows:     split_row = row.split(",")     weather_data.append(split_row) print(weather_data) #去掉表头 weather = weather_data[1:367] weather_counts = {}   for item in weather:     if item in weather_counts:         weather_counts[item] = weather_counts[item] + 1     else:         weather_counts[item] = 1 print(weather_counts)

 

案例3 Building a Spell Checker

（词频统计，字符串预处理，字典跑字符串，统计正确错误单词）

 

 

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# 将字符正规化，对字符进行处理，去掉特殊符号 def normalize(token):     token = token.replace(".","")     token = token.replace(",","")     token = token.replace("'", "")     token = token.replace(";", "")     token = token.replace("\n", "")     token = token.lower()     return token # 建立一个list用于存放正规的字典 normalized_dictionary_tokens = [] # 只读方式打开一个文件 f = open("dictionary.txt", "r") raw_data = f.read() # 按照空格将字符串进行切分，成单个单词 data = raw_data.split(" ") # 遍历切分后的单词，进行正规化处理（def normalize，去掉特殊符号） for token in data:     normalized_dictionary_tokens.append(normalize(token))   print(normalized_dictionary_tokens)   #统计正确单词和错误单词的词频。用一个正确单词的字典来遍历这个字符串，并进行统计 potential_misspellings = [] correctly_spelled = []   for token in normalized_story_tokens:     if token in normalized_dictionary_tokens:         correctly_spelled.append(token)     else:         potential_misspellings.append(token)   print(correctly_spelled) print(potential_misspellings)

 

 案例4 Analyze NFL data

（使用CSVmodule导入文件，类，函数，使用字典和list进行简单统计）

 

 

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import csv class Team():     def __init__(self, name):         self.name = name         f = open("nfl.csv", 'r')         csvreader = csv.reader(f)         self.nfl = list(csvreader)       def count_total_wins(self):         count = 0         for row in self.nfl:             if row[2] == self.name:                 count = count + 1         return count              def wins_by_years(self):         wins = {}         years = ["2009", "2010", "2011", "2012", "2013"]         for year in years:             count = 0             for row in self.nfl:                 if row[2] == self.name and row[0] == year:                     count += 1             wins[year] = count         return wins          niners = Team("San Francisco 49ers") niners_wins_by_year = niners.wins_by_years() print("Niners_wins_by_year: ", niners_wins_by_year)

 

 案例5 What should you name your kid if you want them to be a US Congressperson?

（数据预处理，强制类型转换int()，try-except语句，字典方式统计，转存需要数据）

 

 

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# legislators变量是一个2维list，大list里的其中一个list（条目）是一个有7个元素组成的（姓，名，出生年月日，未知，未知，未知）。我们要做的是这一组数据进行预处理，然后进行姓名的统计。   genders_list = [] unique_genders = set() unique_genders_list = [] # 将性别数据以append方式挨个读入list变量genders_list中去 for row in legislators:     genders_list.append(row[3])   # genders_list变量使用set()函数进行元素去重变为字典，并存入字典变量unique_genders中，将去重后的结果再存储成list类型数据搭配到变量unique_genders_list unique_genders = set(genders_list) unique_genders_list = list(unique_genders) print(genders_list)   # 已知性别数据的错误值为""，将其重赋值为“M” for row in legislators:     if row[3] == "":     row[3] = "M"   # 统计出生年份存入list变量birth_years中。其中需要使用split方法对list中的某个元素进行切分，取其中第一个元素（即年），以append追加的方法存入list变量birth_years中 birth_years = [] for row in legislators:     birth_list = []     birth_list = row[2].split("-")     birth_years.append(birth_list[0])   # 对list变量进行enumerate()函数操作（得到下标和所在的当前row）类似对字典进行.item()方法（得到key和对应的value）。 # 将年份存入list变量legislators中每行的第八列，按照append追加的方法 for i, row in enumerate(legislators):    row.append(birth_years[i])   # 将legislatros变量的第八列元素（出生年份）的字符串类型，强制类型转换成int类型。如遇到强制转换错误就将出生年份值变为0 for row in legislators:     try:         row[7] = int(row[7])     except Exception:         row[7] = 0   # 用字典进行姓名统计（key为姓名，value为出现次数）存入male_name_counts字典变量中。并将出现次数最多的名字（同样是最大出现次数，但名字不止一个），将这些名字存入list变量top_male_names中 top_male_names = [] male_name_counts = {}   # 用字典进行姓名统计，条件是出生年份大于1940，并且是女性 for row in legislators:     if row[7] > 1940 and row[3] == "M":         if row[1] in male_name_counts:             male_name_counts[row[1]] += 1         else:             male_name_counts[row[1]] = 1   # 找出名字出现最多的次数highest_value highest_value = None for key, value in male_name_counts.items():     if highest_value is None or value > highest_value:         highest_value = value   # 将名字次数出现最多的名字（同样是最大出现次数，但名字不止一个），将这些名字以追加append的方式存入list变量top_male_names中 for key, value in male_name_counts.items():     if value == highest_value:         top_male_names.append(key)

 

案例6 Which airline is delayed the most?

这个案例来来回回做了好几天，反正基本上大都是参考答案做过的……酱油了……

 

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def column_number_from_name(column_name):     column_number = None     for i, column in enumerate(column_names):         if column == column_name:             column_number = i     return column_number   def find_average_delay(carrier_name=None):     total_delayed_flights = 0     total_delay_time = 0     delay_time_column = column_number_from_name("arr_delay")     delay_number_column = column_number_from_name("arr_del15")     carrier_column = column_number_from_name("carrier")     for row in flight_delays:         if carrier_name is None or row[carrier_column] == carrier_name:             total_delayed_flights += float(row[delay_number_column])             total_delay_time += float(row[delay_time_column])     return total_delay_time / total_delayed_flights   delays_by_carrier = {}   carrier_column = column_number_from_name("carrier") carriers = [row[carrier_column] for row in flight_delays] unique_carriers = list(set(carriers))   for carrier in unique_carriers:     delays_by_carrier[carrier] = find_average_delay(carrier) print(delays_by_carrier)

 

附录1 逐行读取txt文件

 

 

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# 方法一 f = open("foo.txt")             # 返回一个文件对象   line = f.readline()             # 调用文件的 readline()方法   while line:       print line,                 # 后面跟 ',' 将忽略换行符       # print(line, end = '')　　 # 在 Python 3中使用       line = f.readline()     f.close()   # 方法二 for line in open("foo.txt"):      print line   # 方法三 f = open("c:\\1.txt","r")  lines = f.readlines()          #读取全部内容  for line in lines      print line