从 CSV 文件的某一行中获取每个日期条目的计数答案

【问题标题】：Get the count of the each date entry from onr of the raw from CSV file从 CSV 文件的某一行中获取每个日期条目的计数
【发布时间】：2016-05-11 06:01:12
【问题描述】：

我正在使用 python 从 CSV 文件中获取值并创建图表。如何获取每个日期的条目数？例如，示例日期行：

4/14/2016  11:05:15 AM
4/14/2016  09:06:15 PM
6/14/2016  11:05:15 AM

它应该给出一个输出为

4/14/2016 entry 2 times
6/14/2016 entry 1 time

【问题讨论】：

标签： python csv datetime

【解决方案1】：

你可以使用itertools.groupby:

with open("your_file.csv") as f:
    for x,y in itertools.groupby(sorted(map(str.split, f.read().strip().split("\n"))), key = lambda x:x[0]):
        print x,len(list(y))

输出

4/14/2016 2
6/14/2016 1

另一种方式：如果 csv 包含空行

with open("your_file.csv") as f:
    my_list = []
    for line in f:
        if line:
            my_list.append(line.strip().split())
    for x,y in itertools.groupby(sorted(my_list, key=lambda x:x[0]), key=lambda x:x[0]):
        print x, len(list(y))

【讨论】：

谢谢 :) 适用于少量（在 10 个条目上测试）的 csv 条目。但是对于下面的 150 个条目，给出错误“IndexError: list index out of range”for x,y in itertools.groupby(sorted(map(str.split, f.read().strip().split("\n"))), key = lambda x:x[0]):

【解决方案2】：

简单地计算日期：

import csv
from collections import Counter

c = Counter()
with open('somefile.csv') as f:
   reader = csv.reader(f, delimiter='\t')
   for row in reader:
      c.update(row[0])

for date,count in c.most_common():
   print('{} {}'.format(date, count))

【讨论】：

你确定这有效吗？它给了我输出：/ 6 1 6 4 5 6 4 0 3 2 3
如果您的 csv 格式如您所述，它将起作用；您需要根据文件中的内容调整分隔符。在我的示例中，分隔符是一个制表符\t。
我觉得还是不行，你应该把row[0]改成row[0:1]

【解决方案3】：

您可以使用defaultdict 来获取值以及计数：

import collections

d=collections.defaultdict(list)

with open('data', 'r') as f:
    for line in map(lambda line:line.strip(), f.readlines()):
        row=line.split()
        d[row[0]].append(row[1])
print(d)
for key, value in d.items():
    print(key+' has the following '+str(len(value))+' entries/entry: '+str(value))

输出：

$ cat data 
4/14/2016  11:05:15 AM
4/14/2016  09:06:15 PM
6/14/2016  11:05:15 AM
$ python p.py 
defaultdict(<type 'list'>, {'4/14/2016': ['11:05:15', '09:06:15'], '6/14/2016': ['11:05:15']})
4/14/2016 has the following 2 entries/entry: ['11:05:15', '09:06:15']
6/14/2016 has the following 1 entries/entry: ['11:05:15']

【讨论】：