csv操作

问kimi的问题（在kimi网站）

对于如下的csv文件：

number,college,foundation,elective,related_electives,persist,obtain
1,10,零基础,否,没学过,否,简单的编程，编程的原理，思考的逻辑
2,3,零基础,否,数据库与数据挖掘,是,对编程软件的熟练应用
3,4,零基础,否,flash,是,收获编程基础
4,16,零基础,否,无,是,数据思维及相关基础知识操作
5,6,零基础,否,无,是,Python语言使用方法

写python代码，统计第2列值为指定某个值的行数

kimi的回复

import csv

def count_rows_by_college(csv_file, target_college):
    count = 0
    with open(csv_file, newline='', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.DictReader(file)
        for row in reader:
            if row['college'] == str(target_college):
                count += 1
    return count

# 示例用法
csv_path = 'your_file.csv'  # 替换为你的CSV文件路径
target = 3  # 你想统计的college值
result = count_rows_by_college(csv_path, target)
print(f"college为 {target} 的行数为：{result}")

说明：

• 使用 csv.DictReader 可以按列名访问数据，避免硬编码列索引。
• 确保 target_college 是字符串或整数，视你传入的值而定。

你可以根据需要修改 target 的值来统计不同的学院编号。

上面代码是完全正确的，如果你不太明白，可以让kimi来解释代码，如：

问kimi

请详细介绍下下面的代码：
import csv

def count_rows_by_college(csv_file, target_college):
    count = 0
    with open(csv_file, newline='', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.DictReader(file)
        for row in reader:
            if row['college'] == str(target_college):
                count += 1
    return count

kimi的回复，解释的非常详细,还指导你如何扩展

1. 导入模块

import csv

• Python 标准库自带，无需额外安装。
• 提供了两大“读取器”：
  – csv.reader → 按“列表”返回每一行，靠索引取列。
  – csv.DictReader → 按“字典”返回每一行，列名就是 key。
  这里用 DictReader，代码可读性高，列顺序变化也不影响。

2. 函数定义

def count_rows_by_college(csv_file, target_college):

• 把“统计”逻辑封装成函数，方便复用与单元测试。
• 两个形参：
  – csv_file：文件路径，字符串。
  – target_college：想统计的学院编号，用户可能传 int 也可能传 str。

3. 初始化计数器

    count = 0

• 最简单直接的计数器，满足一次遍历即可搞定。

4. 打开文件

    with open(csv_file, newline='', encoding='utf-8') as file:

• with 语句保证文件描述符自动关闭，即使中途报错。
• newline='' 是 csv 模块官方最佳实践：
  – 防止在 Windows 下把 \r\n 解析成两行。
  – 防止出现多余的空行。
• encoding='utf-8' 让中文路径/内容不会炸；如果你的文件是 GBK，就改成 encoding='gbk'。

5. 创建 DictReader

        reader = csv.DictReader(file)

• 第一行会自动被当成“表头”，返回的每一行都是 OrderedDict（Python 3.7+ 就是普通 dict）。
• 例如第一行数据会被解析成

  {'number': '1', 'college': '10', 'foundation': '零基础', ...}
  

• 列名里有空格或特殊字符也能用，只要 key 匹配即可。

6. 逐行迭代

        for row in reader:

• 惰性迭代，不占内存；再大文件也扛得住。
• 每次循环 row 就是一个字典。

7. 条件判断

            if row['college'] == str(target_college):

• row['college'] 一定是字符串（csv 里所有单元格都是 str）。
• 因此把 target_college 也强转成 str，避免 3 == '3' 为 False 的坑。
• 如果你想“模糊匹配”可以改成

  if str(target_college) in row['college']:
  

  或者正则、大小写忽略等。

8. 计数

                count += 1

• 满足条件就把计数器 +1。

9. 返回结果

    return count

• 函数外部拿到一个整数，可以直接打印、写入报表、继续运算。

10. 一个完整调用示例

if __name__ == '__main__':
    n = count_rows_by_college('data.csv', 3)
    print(f'college = 3 的行数：{n}')

• if __name__ == '__main__' 保证被 import 时不会自动跑测试代码。

11. 常见变形

12. 性能提示

• 几十万行以内直接暴力循环即可。
• 百万行以上且需要反复多次统计，可以：
  – 一次性读成 pandas.DataFrame，然后 df.query(...) 或 value_counts()。
  – 或者先拼成 SQL 扔进 SQLite，再做索引。

13. 错误排查 checklist

把上面这些点吃透，这段 10 行的小函数你就可以随意扩展成“万能统计脚本”了。