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 pandas data_1= open(r"C:\Users\apple\pmi_days.csv") data= pandas.read_csv(data_1) data_2 = data.groupby('质量等级') you = dict([x for x in data_2])['优'] liang = dict([x for x in data_2])['良'] qingdu = dict([x for x in data_2])['轻度污染'] zhongdu = dict([x for x in data_2])['中度污染'] print("优:%d天" % len(you.index), "\n良:%d天" % len(liang.index), "\n轻度污染:%d天" % len(qingdu.index),"\n中度污染:%d天" % len(zhongdu.index) ) # 找出PM2.5的最大值和最小值,分别指出是哪一天 pm25 =data.sort_values(by='PM2.5') pm25_2 = pm25.reset_index(drop=True) print("PM2.5最大的一天是:%s。数值:%d" % (pm25_2['日期'][29],pm25_2['PM2.5'][29]), "\nPM2.5最小的一天是:%s。数值:%d" % (pm25_2['日期'][0],pm25_2['PM2.5'][0]))
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。
import pandas as pd data_1= open(r"C:\Users\apple\1980-2018GDP.csv") data= pd.read_csv(data_1) data_2=data["GDP(亿元)"] print(data_2)
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]
........
}
import json
with open('C:\Users\apple\1980-2018GDP.json', 'r') as f:
for line in f:
temp = json.loads(line)
print(temp) # 打印
print(temp['year']) # 取出特定键的值
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(dict_GDP, key=dict_GDP.get) data_min = min(dict_GDP, key=dict_GDP.get) print("GDP最大值:", data_max, dict_GDP[data_max], "\n") print("GDP最小值:", data_min, dict_GDP[data_min])