第五次作业——吕智超

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 as pd
import numpy as np
 
days_path = open(r"C:\Users\venv\pmi_days.csv")
days_df = pd.read_csv(days_path)
 
data = days_df.groupby('质量等级')
 
day_y = dict([x for x in data])['优']
day_l = dict([x for x in data])['良']
day_q = dict([x for x in data])['轻度污染']
day_z= dict([x for x in data])['中度污染']
print("优：%d天" % len(day_y.index), "\n良：%d天" % len(day_l.index),
      "\n轻度污染：%d天" % len(day_q.index), "\n中度污染：%d天" % len(day_z.index))
sort_pm25 = days_df.sort_values(by='PM2.5')
sort_pm25_1 = sort_pm25.reset_index(drop=True)
print("PM2.5最大值：%d 日期为：%s" % (sort_pm25['PM2.5'][29],sort_pm25['日期'][29]),
      "\nPM2.5最小值：%d 日期为：%s" % (sort_pm25_1['PM2.5'][0],sort_pm25_1['日期'][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。

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]
........
}

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。

import pandas as pd

path = open(r"1980-2018GDP.csv")
list = pd.read_csv(path)

# 1.按行输出每年GDP数据
print(list, "\t\t\n")


# 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）
GDP = list.set_index('年份').T.to_dict('list')
print("字典：", GDP, "\n")


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

第五次作业——吕智超

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