.csv 处理
这里学习 通过一个.csv文件进行基本的迭代，来创建字典和收集汇总统计。
不过总的用一个词来描述 这个csv方法就是 tedious
import csv
%precision 2 #设置列印的浮点数据精度为2。
with open('mpg.csv') as csvfile:
mpg = list(csv.DictReader(csvfile))
# 使用csv.DictReader读取我们的mpg.csv 并将其转换为列表的字典。
mpg[:1] # The first dictionaries in our list.
#输出如下
>>>
[OrderedDict([('', '1'),
('manufacturer', 'audi'),
('model', 'a4'),
('displ', '1.8'),
('year', '1999'),
('cyl', '4'),
('trans', 'auto(l5)'),
('drv', 'f'),
('cty', '18'),
('hwy', '29'),
('fl', 'p'),
('class', 'compact')])]
len(mpg)
# 有234 个字典key mpg[233] 是最后一个
mpg[233].keys()
>>>
234
keys gives us the column names of our csv.
mpg[233].keys()
odict_keys(['', 'manufacturer', 'model', 'displ', 'year', 'cyl', 'trans', 'drv', 'cty', 'hwy', 'fl', 'class'])
下面这个是如何找到每个城市的平均mpg，以及每个hwy的平均mpg：
因为字典里的内容都是string，所以需要转化成float才可以计算
sum(float(d['cty']) for d in mpg) / len(mpg)
sum(float(d['hwy']) for d in mpg) / len(mpg)
现在尝试返回数据组中所有的汽缸的数据值:
cylinders = set(d['cyl'] for d in mpg)
cylinders
>>> {'4', '5', '6', '8'}
这里用气缸的数量来分组汽车，并找出每个组的平均mpg。
CtyMpgByCyl = []
# 创建一个list
for c in cylinders: # 循环这个汽缸的list
summpg = 0
cyltypecount = 0
for d in mpg: # 迭代所有的字典元素
if d['cyl'] == c: # 如果找到了当下循环的汽缸值
summpg += float(d['cty']) # 把cty的mpg累加
cyltypecount += 1 # increment the count
CtyMpgByCyl.append((c, summpg / cyltypecount)) # append the tuple ('cylinder', 'avg mpg')
CtyMpgByCyl.sort(key=lambda x: x[0])
CtyMpgByCyl
[('4', 21.01), ('5', 20.50), ('6', 16.22), ('8', 12.57)]
其他变量分类的例子：
vehicleclass = set(d['class'] for d in mpg) # what are the class types
vehicleclass
>>> {'2seater', 'compact', 'midsize', 'minivan', 'pickup', 'subcompact', 'suv'}
#average hwy mpg for each class of vehicle
HwyMpgByClass = []
for t in vehicleclass: # iterate over all the vehicle classes
summpg = 0
vclasscount = 0
for d in mpg: # iterate over all dictionaries
if d['class'] == t: # if the cylinder amount type matches,
summpg += float(d['hwy']) # add the hwy mpg
vclasscount += 1 # increment the count
HwyMpgByClass.append((t, summpg / vclasscount)) # append the tuple ('class', 'avg mpg')
HwyMpgByClass.sort(key=lambda x: x[1])
HwyMpgByClass
HwyMpgByClass = []
for t in vehicleclass: # iterate over all the vehicle classes
summpg = 0
vclasscount = 0
for d in mpg: # iterate over all dictionaries
if d['class'] == t: # if the cylinder amount type matches,
summpg += float(d['hwy']) # add the hwy mpg
vclasscount += 1 # increment the count
HwyMpgByClass.append((t, summpg / vclasscount)) # append the tuple ('class', 'avg mpg')
HwyMpgByClass.sort(key=lambda x: x[1])
HwyMpgByClass
#Output below
[('pickup', 16.88),
('suv', 18.13),
('minivan', 22.36),
('2seater', 24.80),
('midsize', 27.29),
('subcompact', 28.14),
('compact', 28.30)]
time 和 datetime
前提：Python中的一些基本的知识：
应该意识到该日期和 时间的存储有许多不同的方式。
用于存储日期最常用的传统方法之一， 时间在网上系统是基于从纪元epoch 的偏移量offset。这个epoch是1970年1月1日。
所以如果看到很大的数字，而希望看到日期和时间， 需要转换它们，使数据变得有意义。
import datetime as dt
import time as tm
time returns the current time in seconds since the Epoch. (January 1st, 1970)
tm.time()
>>> 1523682711.76
dtnow = dt.datetime.fromtimestamp(tm.time())
#Convert the timestamp to datetime.
dtnow
>>>datetime.datetime(2018, 4, 14, 4, 51, 12, 996246)
#更方便的写法
dtnow.year, dtnow.month, dtnow.day, dtnow.hour, dtnow.minute, dtnow.second
# get year, month, day, etc.from a datetime
(2018, 4, 14, 4, 51, 12)
timedelta 是两个时间之间的差值，可以用来计算前后的时间，在datetime 包里
datetime 返回的是今天的日期
delta = dt.timedelta(days = 100) # create a timedelta of 100 days
delta
>>> datetime.timedelta(100)
today = dt.date.today()
# 返回一百天前的日期
today - delta
datetime.date(2018, 1, 4)
#比较日期
today > today-delta
True
