python csv檔案資料處理

使用pandas處理csv檔案

import pandas as pd

import numpy as np
from collections import counter
#開啟csv檔案並且只使用第7列和第十四列
#引號內為athlete_events.csv的位址  根據個人情況修改
data=pd.read_csv('c:\\users\\lcega\\desktop\\athlete_events.csv',usecols=[7,14])
#資料1取資料中資料項'medal'為'gold'的數（金銀銅牌中的金牌選手）
data1=data[data['medal']=='gold']					
list=np.array(data1['noc'])
#data1['noc']改為data['noc'] --> 統計獎牌最高及前三
#列表list使用array將金牌選手的國籍排列如下
#['den' 'fin' 'fin' ... 'ned' 'ned' 'urs']
result=counter(list)#counter函式輸出列表中相同的資料的個數
print(result.most_common(3))#most_common(n)輸出列表中資料出現次數最多的前三名
data.close()
#下面是一些基礎操作
# print(data.head())        輸出資料前5行
# print(data.dtypes)        資料的型別
#print(data.columns)        列印資料所有的列名
# print(data.columns[2])    列印資料第三列的列名
# print(data.ix[1:5,7:15])  列印1到5行的7到15列

f = open(r'c:\users\lcega\desktop\athlete_events.csv', 'r')           #開啟檔案所在目錄

dict = {}           							#建立用於儲存國家名字的字典
listtop = f.readline().split(',')           	#讀取第一行並且用逗號分割各元素存入列表
listtop2 = f.readline()
print(listtop2)
cnt_team = listtop.index('"team"')				#將列表中的team列命名cnt_team
for line in f:
list = line.split(',')						#每一行都按『,』分割
if list[cnt_team] in dict:
dict[list[cnt_team]] += 1				#在dict中國家名字出現過，則它+=1
else:
dict[list[cnt_team]] = 1				#在dict中國家名字沒出現過，賦值為1
ans = sorted(dict, key=lambda x:dict[x])		#字典按x排序
print(type(ans))
print(ans[-1], dict[ans[-1]])
print(ans[-2], dict[ans[-2]])
print(ans[-3], dict[ans[-3]])					#取最多的三個
f.close()

pandas的資料是準確的，第二種資料統計 差異具體是啥原因 咱也不知道。

資料檔案：

提取碼：ko1c

檔案資料處理

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python CSV檔案處理

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c 學習（4）vector，檔案資料處理

1，vector 注意容易混淆的問題 各種括號 vectorv1 10 v1有10個int元素，每個都初始化為0 vectorv2 v2有1個元素，值是10 vectorv3 10 v3是有10個元素的陣列，相當於二維陣列。每個元素都是乙個空vector物件 vectorv4 10,1 v4有10個...