第五次作业——曾景

习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：
1.统计质量等级对应的天数，例如：
优：5天
良：3天
中度污染：2天
2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。

import pandas

data_1= open(r"C:\Users\apple\pmi_days.csv")
data= pandas.read_csv(data_1)

data_2 = data.groupby('质量等级')
you = dict([x for x in data_2])['优']
liang = dict([x for x in data_2])['良']
qingdu = dict([x for x in data_2])['轻度污染']
zhongdu = dict([x for x in data_2])['中度污染']
print("优：%d天" % len(you.index), "\n良：%d天" % len(liang.index),
      "\n轻度污染：%d天" % len(qingdu.index),"\n中度污染：%d天" % len(zhongdu.index)
      )
# 找出PM2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天
pm25 =data.sort_values(by='PM2.5')
pm25_2 = pm25.reset_index(drop=True)
print("PM2.5最大的一天是：%s。数值：%d" % (pm25_2['日期'][29],pm25_2['PM2.5'][29]),
      "\nPM2.5最小的一天是：%s。数值：%d" % (pm25_2['日期'][0],pm25_2['PM2.5'][0]))

习题2：读入文件1980-2018GDP.csv，完成以下操作：
1.按行输出每年GDP数据，表头列名如文件第1行所示。

import pandas as pd
 
data_1= open(r"C:\Users\apple\1980-2018GDP.csv")
data= pd.read_csv(data_1)
 
data_2=data["GDP(亿元)"]
print(data_2)

2.将各年GDP数据转换成字典格式，以年份为keys,其它值为values（数据类型为列表方式）,例如：
{
2017:[827121.7,6.8%,60989]
........
}

import json

with open('C:\Users\apple\1980-2018GDP.json', 'r') as f:
for line in f:
temp = json.loads(line)
print(temp) # 打印
print(temp['year']) # 取出特定键的值

3.遍历字典数据，求出GDP的最小值与最大值，并输出数据与对应的年份。

data_max = max(dict_GDP, key=dict_GDP.get)
data_min = min(dict_GDP, key=dict_GDP.get)
print("GDP最大值：", data_max, dict_GDP[data_max], "\n")
print("GDP最小值：", data_min, dict_GDP[data_min])

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第五次作业——曾景

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