在列表中为索引中的特定更改创建列表
在列表中为索引中的特定更改创建列表
提问于 2019-03-25 07:30:22
我所拥有的是一个来自导入CSV文件的列表(大的)，其中包含了大量的数据。这是横跨一年的天气数据。所以12个月的数据。月份表示为1-12:请看图：
请注意，我不能导入任何模块！
正如你所看到的，每个指数的一年后的数字是月份。我想要做的是在这个列表中为每个月创建一个列表，例如['2011,01，.，...,2011,02，.]。
我该怎么做呢？
我当前用于打开CSV数据并将其添加到列表中的代码：
try:
fp = open(filename, "r")
data = []
for line in fp:
line = line.strip()
cols = line.split(',')
cols = cols[1:]
data.append(','.join(cols))
fp.close()
print(data[1:])
except IOError:
print("Error!!! Opening file...")回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-25 08:10:22
由于不允许导入，所以为每个月创建一个dict，其中包含一个空数组作为dict中的值。然后将数据加载到dict中，并将数据追加到该月份的数组中。
month_dict = {}
for k in range(12):
month_dict[k+1] = []
try:
fp = open('example.csv', "r")
data = []
for line in fp:
print(line)
line = line.strip()
cols = line.split(',')
cols = cols[1:]
month_dict[int(cols[1])].append(cols)
fp.close()
print(month_dict)
except IOError:
print("Error!!! Opening file...")要获得那个月的数据列表，请阅读dict[month]。记住要转换为ints。
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-25 07:49:25
这看起来像是熊猫包裹pip3 install pandas的一份工作。
对于熊猫，您可以使用read_csv函数读取csv文件。一旦你有了数据，你可以选择所有的月份。
下面是一些示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['2012', '01', '29'],
['2012', '01', '30'],
['2012', '01', '31'],
['2012', '02', '01'],
['2012', '02', '02'],
['2012', '02', '03'],],
columns=['year', 'month', 'day'])
df[df['month']=='01']其中产出：
year month day
0 2012 01 29
1 2012 01 30
2 2012 01 31要读取csv，可以在我的示例dataframe中使用以下代码：
df = pd.read_csv('example.csv')我建议你用熊猫来做你想做的事。但是，如果您绝对需要将数据作为列表列表，您可以这样做：
list(df[df['month']=='01'].apply(lambda x: x.tolist(), axis=1))其中产出：
[['2012', '01', '29'], ['2012', '01', '30'], ['2012', '01', '31']]Stack Overflow用户
发布于 2019-03-25 07:46:36
尝试在python中使用csv模块，并将其作为字典阅读如下
import csv
def read_csv_to_dict(file_path):
with open(file_path) as f:
a = [{k: v for k, v in row.items()} for row in csv.DictReader(f, skipinitialspace=True, delimiter=',')]
return a
data = read_csv_to_dict(filename)然后，数据是一个字典列表，每行一行一行。
我认为这是一个好的开始，粘贴文件，如果你需要更多的帮助。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55333027
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