每门课程仅使用CSV文件(除Python以外的其他词典)使用基本Python计数学生

Question

初始CSV文件具有这些列和行

enroll_code，student_id

10030,55000

10030,55804

10250,55804

10510,55000

阅读CSV文件后，数据列表成为Sublists的列表

import csv
data=[]
with open('C:/Users/Taha/Downloads/Data.csv','r') as csvFile:
    reader = csv.reader(csvFile)
    data=list(reader)
    print(data)
csvFile.close()

上述代码的输出将其作为数据。

data=[['enroll_code', 'student_id'], ['10030', '55000'], ['10030', '55804'], ['10250', '55804'], ['10510', '55000']]

我需要的结果是

10030：2

10250：1

10510：1

如何将其转换为字典，并具有关键10030代表并计数两个Student_id

当我这样做时：

import csv
data={}
with open('C:/Users/Taha/Downloads/Data.csv','r') as csvFile:
    reader = csv.DictReader(csvFile)
    data=dict(reader)
    print(data)
csvFile.close()

它仅给出输出： {'enroll_code': 'student_id'}

我需要的是Python计数ENROLL_CODE上事件数量的一种方法，请说是否在CSV文件中是否有thausand条目，并且在整个CSV文件中都重复了eNROLL_CODE和Student_ID获取所需的结果。

基本上我想在基础python中对其进行编码

import pandas as pd
df=pd.read_csv('data.csv')
df.gourpby('enroll_code').count()

Answer 1

想到的最直接的方式只是浏览您的项目，然后将它们"计数"到字典

中

假设您已经做过

data=list(reader)

您可以做：

result = {}
for item in data[1:]:
    if item[0] not in result :
        result [item[0]] = 1
    else:
        result [item[0]] += 1

我们正在按项目浏览您的数据项，跳过标题（这就是为什么我们拥有data[1:]零件），检查该项是否在字典中，如果不是，则使用1添加1个，否则我们会增加当前计数

Answer 2

您可以使用collections.defaultdict

ex：

import csv
from collections import defaultdict
result = defaultdict(int)
with open('C:/Users/Taha/Downloads/Data.csv') as csvFile:
    reader = csv.reader(csvFile)
    next(reader)   #Skip Header. 
    for row in reader:
        result[row[0]] += 1
print(result)

输出：

defaultdict(<type 'int'>, {
    '10250': 1, 
    '10510': 1, 
    '10030': 2
    })

Answer 3

如果您不想使用任何外部库，则可以使用.get：

实现所需的结果

data=[['enroll_code', 'student_id'], ['10030', '55000'], ['10030', '55804'], ['10250', '55804'], ['10510', '55000']]

dct = {}
for x in data[1:]:
    dct[x[0]] = dct.get(x[0], 0) + 1
print(dct)

输出：

{'10030': 2, '10250': 1, '10510': 1}

.get如果键在字典中，则返回键（x[0]）的值，否则返回0。然后，我们将1汇总到此值（x[0]的值或0），并将新值分配给同一键。br>这是.get和其他字典方法

Answer 4

这将有效：

import csv
with open('C:/Users/Taha/Downloads/Data.csv') as f:
    enroll_count = {}
    reader = csv.reader(f)    
    next(reader)
    for row in reader:
        code = row[0]
        if code in enroll_count:
            enroll_count[code] += 1
        else:
            enroll_count[code] = 1
    print(enroll_count)

Answer 5

尝试以下：

data=pd.DataFrame([['10030', '55000'], ['10030', '55804'], ['10250', '55804'], ['10510', '55000']],columns=['enroll_code', 'student_id'])
dict(data.groupby('enroll_code').count())