• 实战案例：科技工作者心理健康数据分析

import csv

# 数据集路径
data_path = './survey.csv'


def run_main():
    """
        主函数
    """
    male_set = {'male', 'm'}  # “男性”可能的取值
    female_set = {'female', 'f'}  # “女性”可能的取值

    # 构造统计结果的数据结构 result_dict
    # 其中每个元素是键值对，“键”是国家名称，“值”是列表结构，
    # 列表的第一个数为该国家女性统计数据，第二个数为该国家男性统计数据
    # 如 {'United States': [20, 50], 'Canada': [30, 40]}
    # 思考：这里的“值”为什么用列表(list)而不用元组(tuple)
    result_dict = {}

    with open(data_path, 'r', newline='') as csvfile:
        # 加载数据
        rows = csv.reader(csvfile)
        for i, row in enumerate(rows):
            if i == 0:
                # 跳过第一行表头数据
                continue

            if i % 50 == 0:
                print('正在处理第{}行数据...'.format(i))
            # 性别数据
            gender_val = row[2]
            country_val = row[3]

            # 去掉可能存在的空格
            gender_val = gender_val.replace(' ', '')
            # 转换为小写
            gender_val = gender_val.lower()

            # 判断“国家”是否已经存在
            if country_val not in result_dict:
                # 如果不存在，初始化数据
                result_dict[country_val] = [0, 0]

            # 判断性别
            if gender_val in female_set:
                # 女性
                result_dict[country_val][0] += 1
            elif gender_val in male_set:
                # 男性
                result_dict[country_val][1] += 1
            else:
                # 噪声数据，不做处理
                pass

    # 将结果写入文件
    with open('gender_country.csv', 'w', newline='', encoding='utf-16') as csvfile:
        csvwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=',')
        # 写入表头
        csvwriter.writerow(['国家', '男性', '女性'])

        # 写入统计结果
        for k, v in list(result_dict.items()):
            csvwriter.writerow([k, v[0], v[1]])

if __name__ == '__main__':

run_main()

''''

项目名称：科技工作者心理健康数据分析 项目地址：https://www.kaggle.com/osmi/mental-health-in-tech- survey 项目任务： 统计各国家男性、女性心理健康数据分布