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情况如下：

我遇到的第一个问题是从 CSV 文件中获取信息。我正在编写代码的目的是获取有关 ZCTA（邮政编码）的大量信息，用于许多不同的群组（目前正在使用六个，但该代码旨在灵活地拥有任意数量的队列）。一个文件包含按队列划分的每个 ZCTA 的人口。另一个文件包含每个 ZCTA 的每个队列的“病例”（观察到的癌症病例）的数量。另一个文件有每个队列的粗略率，爱荷华州（本研究的重点），人们可以“预期”看到癌症人数的比率，对于一个人口，按队列。还有几个其他文件，但这些是重点，因为这是我的问题所在。

我的代码最初所做的是读取人口文件并通过 ZCTA 获取每个队列的人口。每个 ZCTA 和信息都存储在一个列表中，然后存储在一个列表列表（嵌套）中，其中包含所有 ZCTA。代码然后得到粗略的费率。然后，粗率乘以每个 ZCTA 的适当队列，并与每个 ZCTA 内的所有其他队列相加，以获得每个 ZCTA 的我们可以预期看到患有癌症的总人数。人口也被总结了。此信息存储在另一个列表中，以及包含所有 ZCTA 的列表中。该信息将成为重点（所有 ZCTA 的列表，每个 ZCTA 都包含总人口和预期病例总数）。

所以，问题是我需要获取这个新获得的列表并获取每个队列的 OBSERVED 病例数，将它们加在一起，将其附加到适当的 ZCTA 并将其写入新文件。我已经实现了可以很好地执行此操作的代码，除了底部 22 个左右的 ZCTA 没有获得观察到的案例数量。我不知道是代码还是什么，但它适用于所有其他 906，但没有得到底部的 22。

读者可以在以下位置找到我讨论过的文件（观察到的案例文件和输出文件）的示例数据：Gist

这是我正在使用的代码：

`expectedcsv = open('ExpectedCases.csv', 'w',  newline= '')
expectedwriter = csv.writer(expectedcsv, delimiter = ',')
expectedHeader = ['zcta', 'expected', 'pop', 'observed']
thecasesreader = csv.reader(thecasescsv, delimiter = ',')
for zcta in zctaPop:
   caseCounter = 0
   thecasescsv = open('NewCaseFile.csv', 'r', newline = '')
   thecasesreader = csv.reader(thecasescsv, delimiter = ',')
   for case in thecasesreader:
      if case[0] == zcta[0]:
         for i in range(3, len(case)):
            caseCounter += int(case[i])
   zcta.append(caseCounter)
   expectedwriter.writerow(zcta)
expectedcsv.close()
thecasescsv.close()`

我还想提出的其他一点是，稍后在代码中，所有这些的实际目的是为每个网格点创建一个 SMR 过滤器。网格点有些随意，它们被放置在整个爱荷华州（通过坐标）。SMR 是观察到的病例数除以预期病例数。阈值，即特定过滤器的预期案例数量由用户设置。因此，如果用户想要在 150 个预期案例（对于每个网格点）上创建过滤器，则代码会遍历每个 ZCTA，对预期案例求和，直到找到超过 150 个。到最后一个 ZCTA 的距离是过滤器的“半径”。

为此，我构建了一个距离矩阵（从每个网格点到每个 ZCTA 的距离），然后对其进行排序，最接近最远。由于文件的大小（2300 X 930），我必须逐行读取该文件并从其他文件中获取所有信息。所以，从最近的 ZCTA 开始，我得到人口、预期病例和观察病例（上面讨论了这个文件的问题），并将这些分别添加到各自的计数器（一个用于人口，一个用于观察，一个用于预期） . 然后它转到下一个最接近的 ZCTA 并执行相同的操作，直到超过阈值。

这里的问题是我无法使用 CSV 模块来读取这些文件，因为我已经从另一个文件中读取并且索引会丢失。所以，我不得不只使用常规filename.read()的，然后需要对maketransand进行一些有趣的使用.translate。我不确定它是否有效或效果很好。一切似乎都很好，但是如果没有解决上述问题，就无法判断。我已经包含了下面的代码，但想知道是否有人有更好的想法/建议？

`expectedCSV = open('ExpectedCases.csv', 'r', newline = '')
 table = str.maketrans('\r', ' ')
 content = expectedCSV.read()
 expectedCSV.close()
 content = content.translate(table)
 content = content.split(sep = '\n')
 newContent = []
 for item in content:
     newContent.append((item.split(sep= ',')))
 content = ' '
 for item in newContent:
     if item[0] == currentZcta:
          expectedTotal += (float(item[1]))
          totalPop += (float(item[2]))
          totalObservedCount += (float(item[3]))`

此外，我不知道如何将方法着色为蓝色，变量着色为红色，就像该站点的一些更出色的用户所做的那样。我会非常有兴趣学习如何在以后的帖子中做到这一点。

如果有人需要更多信息或任何澄清以帮助回答/制定解决方案，请务必询问！感谢您花时间阅读！

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所以，我最终通过计算观察值以及预期和人口来“解决”这个问题，方法是打开每个计算的 ZCTA 的文件。这并没有真正解决我正在处理的问题，而是找到了解决方法。我有点失望，更多的人没有看到和/或回应这一点。如果有人想出实际问题的答案，请务必在此处发布。-麦克风

于 2013-04-03T22:06:17.817 回答