见【Python Onramp】 0. 卷首语
上一篇：【Python Onramp】 0. 卷首语：项目导向，或Learn by doing
下一篇：
Python初体验！github仓库见https://github.com/Honour-Van/CS50/tree/master/PythonOnramp
这个练习中我们将进行2018年中国机场吞吐数据的处理，以及朴素的展示
熟悉Python基本语法、数据结构和方法的使用。基于简单的任务描述建立程序原型。
项目中你将：
文件ChinaAirport.txt 是一份存在一定格式问题的数据文件，其内容是2018 年中国235 个机场吞吐量。数据由三列组成，第一列是序号，第二列是机场名称，第三列是年度累计吞吐量，第四列是同比增速（同2017 年相比）。另外，部分机场没有2018 年数据（原因未知）。请根据数据完成练习。注意：数据中有千分位逗号且逗号也是数据列分隔符。
编写一个名为DataArrage.py的程序，用于消除第三列中千分位的分隔符(不能手工删除，要考虑大量数据时)，并删除缺失2018 年数据的机场数据(不能手工删除，判断
标志是该行第三列数据缺失)。将整理后的数据存储为cnAirport.txt。后续问题都是基于该数据。
编写一个名为DataDeep.py程序，用于完成如下功能：
第二列为机场，第三列为2018 年吞吐量、第四列为2017 年吞吐量，没有标题行，列之间用英文逗号间隔；以1)数据为基础，输出按2018 年增长率(2018 年减去2017 年吞吐量除以2017 年吞吐量)降序排名的数据，每个机场一行，第一列为序号(按排序后的顺序编号，
从1 开始计数)、第二列为机场，第三列为2018 年吞吐量、第四列为2017 年吞吐量，没有标题行，列之间用英文逗号间隔；语法讲解
语法点1：数据类型和数据类型转换整个系列的语法讲解都尽量做到点对点，详细的内容都会链接到runoob教程和廖雪峰的官方网站
https://www.runoob.com/python3/python3-data-type.HTML
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017063826246112
在实际的Python使用过程当中，要格外小心数据类型的问题
数字类型之间才能进行四则运算字符串拼贴只能发生在字符串类型变量之间索引只能使用int类型语法点2：切片（slice）：列表（List）、字符串（str/string）https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017269965565856
https://zhuanlan.zhihu.com/p/79541418
List和字符串是python中常见的序列型变量，要取出其中的“一段”就可以使用切片的方法。
注意左闭右开的特性。生成器（generator）不能切片语法点3：列表的常用方法（method）：python3列表：https://www.runoob.com/python3/python3-List.HTML
使用List和tuple：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017092876846880
迭代：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017316949097888
排序自定义和lambda函数：https://www.cnblogs.com/zle1992/p/6271105.HTML
列表在抽象结构上类似于C-like中的数组，但在使用时更接近vector。
这个工程中我们要用到增删改查，排序，元素数量，遍历输出等。
这个项目中有两个小的子任务。其中任务1特别强调了一点，即数据中有千分位逗号且逗号也是数据列分隔符。pandas虽然给我们提供了非常好的API直接读入CSV文件，但是由于这样的限制，其实并不比直接写方便。
但在任务2中，我们完全可以将清洗后的文件（这时可以算是CSV了）利用pandas进行处理。
这就是这个系列当中的第一个重要的思想，即因地制宜，任务是目的，工具是手段。
如果这个清洗好的CSV文件可以读入excel，那么用excel进行原型分析（比如绘图看趋势）会比用python更好。当然自媒体可以说“python杀死了excel”。
语法点5：文件读写和上下文（context）利用with语句的文件读写：https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/6554817.HTML
上下文：https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/10519553.HTML
利用with的读写是一种更加pythonic的写法。
这里只有一个需要特别注意的点，就是上下文中缩进的部分（我叫它with block）并不是局部性的，如果在其中读入文件后得到的变量仍然是全局的。这一点将在具体实现时细说。
readline和readlines是两个在实际处理表格型数据、文本文件时常用的方法，前者只读一行，后者读出一个可迭代（切片）的对象。
具体实现任务1首先从https://github.com/Honour-Van/CS50/blob/master/PythonOnramp/ChinaAirportData.txt上下载任务所需的数据文件。
首先我们尝试读入数据文件
with open('./ChinaAirportData.txt', 'r', enCoding='utf-8') as f:在遍历结构开始之前，我们先把源文件的表头读进去：
with open('./ChinaAirportData.txt', 'r', enCoding='utf-8') as f: with open('./cnAirport.txt', 'w', enCoding='utf-8') as fw: fw.write(f.readline())注意这里的两层with使用了不同的读写模式。里层为了写，使用的是代表write的’w’，外层是用于读入的’r’(read)，后面我们还会使用到用于追加的’a’(append)
readline只读一行，将表头取出并放到新的文件中。
其余的工作都是数据处理，我们需要做的，就是描述清楚初始文件和目标格式之间的差异。首先我们来观察一下这个文件：
1,北京/首都,10,098.3,5.42,上海/浦东,7,405.40,5.83,广州/白云,6,979.00,6.14,成都/双流,5,287.70,6.25,深圳/宝安,4,934.90,8.26,昆明/长水,4,708.80,5.37,西安/咸阳,4,465.30,6.78,上海/虹桥,4,362.80,4.29,重庆/江北,4,159.60,7.410,杭州/萧山,3,824.20,7.5消除第三列中千分位的分隔符，但各列之间也使用了逗号作为分隔符。那我们的目标可以转换为“如果有五列，我们就把第三列和第四列合起来”，是不是就清楚很多了呢？
在遍历过程中，使用split进行分列，返回的是一个列表，各个元素是字符串，是原字符串按照指定分隔符分开之后的子串，不包括分隔符
for line in f.readlines(): content = line.split(',')利用长度进行判断，我们可以做这样一个判断：
if len(content) == 5: fw.write(content[0] + ',' + content[1] + ',' + content[2] + content[3] + ',' + content[4])else: fw.write(line)当然我们还可以使用列表切片的方法，因为python的切片提供了“倒数第几个”的表述。我们可以将这个过程表述为，取content列表中下标为2的直到倒数第二个合并起来。如下：
for pIEce in content[2:-1]: resline += pIEce最后将resline读入为“本年累计”列的数据即可。
另外不要忘记去除无该列的数据的行，比如：
235,安康,,-100当然这对于这一步不会出错，但任务2中就会有较大的影响，表格中的空位对应的None对象将会对初学者造成很大的麻烦。
判断方法当然也不复杂，如果那一列的数值为空，就跳过：
if len(content[2]) == 0: continue一个完整的示例代码见https://github.com/Honour-Van/CS50/blob/master/PythonOnramp/DataArrange.py
任务2做完任务1之后，其实应该对于文件读写、列表遍历已经有了基本的认识，我们接下来要做一点和简单的计算。
第一步是将清洗好的数据文件读入，由于任务1中的工作，这已经是一个正则的CSV了。我们完全可以使用pandas。这才是第一篇文章，还是先熟悉一下List。
像之前一样读入每一行，并分列：
with open('./cnAirport.txt', 'r', enCoding='utf-8') as f: f.readline() for line in f.readlines(): content = line.split(',')接下来要涉及到文件读写的一个常见初学错误，文件读入之后仍然是以字符串形式存在的，如果要计算，需要首先转换为数字类型。
val18 = float(content[2])growth = float(content[3])val17 = val18 / (1 + growth/100) # 反求17年的数据这个项目里我们规定同比增速=同比增量=增长率。
注意这个数据文件中的一些小问题，比如有几地的增长率为-100，直接将其去除，
最后使用List的append语句即可，生成数据变量的完整代码如下：
# subtask 1：读入数据生成“机场名称+18年吞吐量+17年吞吐量+同比增速”# （这个项目里我们规定同比增速=同比增量=增长率）data = []with open('./cnAirport.txt', 'r', enCoding='utf-8') as f: f.readline() for line in f.readlines(): content = line.split(',') val18 = float(content[2]) growth = float(content[3]) if growth == -100: continue val17 = val18 / (1 + growth/100) data.append(tuple([content[1], val18, val17, growth])) # print(data)而后是排序的用法，三种的方法相同
# substask 2：按17年吞吐量降序print('\n---------subtask #2: 按照17年吞吐量降序-----------')data.sort(key=lambda X: X[2], reverse=True)for i in range(len(data)): print(i+1, data[i][0], data[i][1], data[i][2], sep=',')# subtask 3：按增量降序print('\n---------subtask #3: 按照吞吐量增量降序-----------')data.sort(key=lambda X: X[1]-X[2], reverse=True)for i in range(len(data)): print(i+1, data[i][0], data[i][1], data[i][2], sep=',')# subtask 4: 按增长率降序print('\n---------subtask #4: 按照吞吐量增长率降序-----------')data.sort(key=lambda X: X[3], reverse=True)for i in range(len(data)): print(i+1, data[i][0], data[i][1], data[i][2], sep=',') # sep是输出各变量之间的分隔符另外有两个点，这里输出时，可以使用迭代输出方法：
for i,item in enumerate(data): print(i+1,item[0], item[1], item[2], sep=',')同时，由于python计算的浮点精度很高，可能会影响展示效果，
所以我们在计算过程中加入精度限制：
val17 = round(val18 / (1 + growth/100),1)得到的结果如下，看起来更干净些了。
后续如何让输出的表格更好看，还有很多方法，这是第一节，就先到这里了。
总结一个思想：因地制宜
语法点：List的使用，数据类型，文件读写
以上是内存溢出为你收集整理的【Python Onramp】1. 熟悉Python基本语法、数据结构和方法：2018年中国机场数据处理全部内容，希望文章能够帮你解决【Python Onramp】1. 熟悉Python基本语法、数据结构和方法：2018年中国机场数据处理所遇到的程序开发问题。
如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）