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我正在尝试从 CSV 文件 (A) 中读取数据，提取数据，然后将其写入不同的 CSV 文件 (B)。在新文件 B 中，我想要两列。第 1 列列出文件 A 中第 1 列的名称，第 2 列列出文件 A 中第 1 列的计数。例如，如果文件 A 看起来像这样，没有 ':' （它们排成两列）：

Animal: Gender
Rabbit: Male
Dog: Male
Rabbit: Female
Cat: Male
Cat: Male
Dog: Female
Dog: Male
Turtle: Male

我希望文件 B 中的输出看起来像这样（实际上在不同的列中再次没有'：'）：

Animal: Count
Cat: 2
Dog: 3
Rabbit: 2
Turtle: 1

这是我第一次做这样的事情，这就是我到目前为止所做的事情，但是我未能在文件 B 中打印出数据并正确完成“计数”。有人可以帮我吗？

import csv
ReadData=csv.reader(open('C:\Users\..\FileA.csv','rb'), delimiter=',')

def column(ReadData, i):
    return [row[i] for row in ReadData]

for line in ReadData:
   WriteData=csv.writer(open('C:\Users\..\FileB.csv','wb'),
                        delimiter=' ', quotechar=':', quoting=csv.QUOTE_ALL)
   print column(ReadData,1)

提前谢谢你的帮助！

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要在 Python >=2.7 中进行计数，请参阅此示例以获取collections.Counter. 带一个collections.defaultdict，看这里。

在您对 的调用中csv.writer，这quotechar=':'可能是一个错误（这会使WriteData.writerow(['Hello World', 12345]）发出“:Hello World: 12345”，就好像冒号是引号一样。

另请注意，您的功能column(ReadData, i)消耗ReadData; 随后对 ReadData 的调用可能会返回一个空列表（未经测试）。这对您的代码来说不是问题（至少现在不是）。

这是一个没有 CSV 模块的解决方案（毕竟这些文件看起来不太像 CSV）：

import collections

inputfile = file("A")

counts = collections.Counter()

for line in inputfile:
    animal = line.split(':')[0]
    counts[animal] += 1

for animal, count in counts.iteritems():
    print '%s: %s' % (animal, count)
于 2012-07-25T22:51:44.433 回答
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我会回答你问题的计数部分，也许你可以将它与你问题的 csv 部分结合起来。

l = [
    ('Animal','Gender'),
    ('Rabbit','Male'),
    ('Dog','Male'),
    ('Rabbit','Female'),
    ('Cat','Male'),
    ('Cat','Male'),
    ('Dog','Female'),
    ('Dog','Male'),
    ('Turtle','Male')
    ]

d = {}
for k,v in l:
    if not k in d:
        d[k] = 1
    else:
        d[k] += 1

for k in d:
    print "%s: %d" % (k,d[k])

我没有过滤你的标题行，这段代码的输出是：

Turtle: 1
Cat: 2
Rabbit: 2
Animal: 1
Dog: 3

编辑：

你可以替换这个：

if not k in d:
    d[k] = 1
else:
    d[k] += 1

有了这个：

d[k] = d.setdefault(k,0) + 1
于 2012-07-25T22:50:06.793 回答
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看看itertools模块和groupby函数。例如：

from itertools import groupby

animals = [
    ('Rabbit', 'Male'),
    ('Dog', 'Male'),
    ('Rabbit', 'Female'),
    ('Cat', 'Male'),
    ('Cat', 'Male'),
    ('Dog', 'Female'),
    ('Dog', 'Male'),
    ('Turtle', 'Male')
    ]

def get_group_key(animal_data):
    return animal_data[0]

animals = sorted(animals, key=get_group_key)
animal_groups = groupby(animals, get_group_key)

grouped_animals = []
for animal_type in animal_groups:
    grouped_animals.append((animal_type[0], len(list(animal_type[1]))))

print grouped_animals

>>> [('Cat', 2), ('Dog', 3), ('Rabbit', 2), ('Turtle', 1)]
于 2012-07-25T22:57:06.270 回答
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根据数据的大小和复杂性......您可能需要考虑使用http://pandas.pydata.org/pandas上的 - info并在 PyPi 上可用。

但是请注意，这可能是过度杀戮，但我想我会把它混在一起。

from pandas import DataFrame

# rows is processed from string in the OP
rows = [['Rabbit', ' Male'], ['Dog', ' Male'], ['Rabbit', ' Female'], ['Cat', ' Male'], ['Cat', ' Male'], ['Dog', ' Female'], ['Dog', ' Male'], ['Turtle', ' Male']]

df = pandas.DataFrame(rows, columns=['animal', 'gender'])

>>> df.groupby('animal').agg(len)
        gender
animal        
Cat          2
Dog          3
Rabbit       2
Turtle       1

>>> df.groupby(['animal', 'gender']).agg(len)
animal  gender 
Cat      Male      2
Dog      Female    1
         Male      2
Rabbit   Female    1
         Male      1
Turtle   Male      1
于 2012-07-25T23:10:44.800 回答