Question

out_gate,useless_column,in_gate,num_connect
a,u,b,1
a,s,b,3
b,e,a,2
b,l,c,4
c,e,a,5
c,s,b,5
c,s,b,3
c,c,a,4
d,o,c,2
d,l,c,3
d,u,a,1
d,m,b,2

上面显示的是一个给定的示例csv文件。首先，我的最终目标是将答案作为csv文件的一种形式，如下所示：

 ,a,b,c,d 
a,0,4,0,0 
b,2,0,4,0 
c,9,8,0,0 
d,1,2,5,0

我试图将每个数据（a，b，c，d）逐个匹配到in_gate，例如当out_gate＆＃39; c＆＃39; - ＆gt; in_gate＆＃39; b＆＃39;，连接数为8，＆＃39;＆gt;＆＃39; a＆＃39;变成了9。

我想用列表（或元组，字典，集合）或集合来解决它。 defaultdict没有使用PANDAS或NUMPY，我想要一个可以应用于许多门（大约10到40）的解决方案。

我知道有一个类似的问题，它有很多帮助，但我在编译时仍有一些麻烦。最后，使用列列表和循环是否有任何方法？

（（ex）list1 = [a，b，c，d]，list2 = [b，b，a，c，a，b，b，a，c，c，a，b]）

如果有一些无用的列与数据无关但最终目标保持不变会怎样？

感谢

Answer 1

我使用计数器执行此任务。为了保持代码简单，我将从字符串中读取数据。我将让您弄清楚如何以您选择的格式将输出生成为CSV文件。

import csv
from collections import Counter

data = '''\
out_gate,in_gate,num_connect
a,b,1
a,b,3
b,a,2
b,c,4
c,a,5
c,b,5
c,b,3
c,a,4
d,c,2
d,c,3
d,a,1
d,b,2
'''.splitlines()

reader = csv.reader(data)
#skip header
next(reader)
# A Counter to accumulate the data
counts = Counter()

# Accumulate the data
for ogate, igate, num in reader:
    counts[ogate, igate] += int(num)

# We could grab the keys from the data, but it's easier to hard-code them
keys = 'abcd'

# Display the accumulated data
for ogate in keys:
    print(ogate, [counts[ogate, igate] for igate in keys])

<强>输出

a [0, 4, 0, 0]
b [2, 0, 4, 0]
c [9, 8, 0, 0]
d [1, 2, 5, 0]

Answer 2

如果我正确理解您的问题，您可以尝试使用嵌套的collections.defaultdict：

import csv
from collections import defaultdict

d = defaultdict(lambda : defaultdict(int))

with open('gates.csv') as in_file:
    csv_reader = csv.reader(in_file)
    next(csv_reader)
    for row in csv_reader:
        outs, ins, connect = row
        d[outs][ins] += int(connect)

gates = sorted(d)
for outs in gates:
    print(outs, [d[outs][ins] for ins in gates])

哪个输出：

a [0, 4, 0, 0]
b [2, 0, 4, 0]
c [9, 8, 0, 0]
d [1, 2, 5, 0]

使用python从csv文件累积的数据

2 个答案: