使用 Python 2.7 导入和分析文本数据答案

【问题标题】：Importing and analysing text data using Python 2.7使用 Python 2.7 导入和分析文本数据
【发布时间】：2015-01-09 14:37:29
【问题描述】：

我在 Python 2.7 中创建了代码，它使用 write() 方法将各种产品的销售数据保存到文本文件中。我有限的 Python 技能在下一步中遇到了困难——我需要可以从文本文件中读取这些数据的代码，然后计算并显示每个项目的平均销售数量。数据存储在文本文件中，如下所示（但如果有帮助，我可以对其进行不同的格式化）。

产品 A,30

产品 B,26

产品 C,4

产品 A,40

产品 B,18

产品 A,31

产品 B,13

产品 C,3

在谷歌搜索太久无济于事后，任何有关管理此问题的最佳方法的指针将不胜感激。提前致谢。

【问题讨论】：

你谷歌了什么？这很简单。如果你想要直接使用 Python，你可以使用 csv 模块，但如果你经常处理这样的数据，pandas 是一个不错的选择。

标签： python-2.7

【解决方案1】：

您可以从文件中read，然后用空格分隔每一行（' '）。然后，只需创建一个字典，并将每个新项目附加到一个列表中，该列表是每个字母键的值，然后使用 sum 和 len 得到平均值。

示例

products = {}
with open("myfile.txt") as product_info:
    data = product_info.read().split('\n') #Split by line
    for item in data:
        _temp = item.split(' ')[1].split(',')
        if _temp[0] not in products.keys():
            products[_temp[0]] = [_temp[1]]
        else:
            products[_temp[0]] = products[_temp[0]]+[_temp[1]]

product_list = [[item, float(sum(key))/len(key)] for item, key in d.items()]
product_list.sort(key=lambda x:x[0])

for item in product_list:
    print 'The average of {} is {}'.format(item[0], item[1])

【讨论】：

【解决方案2】：

from __future__ import division
dict1 = {}
dict2 = {}
file1 = open("input.txt",'r') 
for line in file1:
    if len(line)>2:
        data = line.split(",")      
        a,b = data[0].strip(),data[1].strip()
        if a in dict1:      
           dict1[a] = dict1[a] + int(b)
        else:
           dict1[a] = int(b) 

            if a in dict2:      
           dict2[a] = dict2[a] + 1
        else:
           dict2[a] = 1  


for k,v in dict1.items():
   for m,n in dict2.items():
      if k == m:
          avg = float(v/n)       
          print "%s Average is: %0.6f"%(k,float(avg))

输出：

Product A Average is: 33.666667
Product B Average is: 19.000000
Product C Average is: 3.500000

【讨论】：