#讀入文件pmi_days.csv，完成以下操作：
1
.統計質量等級對應的天數，例如：優：5天 良：3天 中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分別指出是哪一天。
import pandas
as
pd
import csv
days_path
= open(r
"
C:\Users\Administrator\Desktop\pmi_days.csv
"
)
days_df
=
pd.read_csv(days_path)
data
= days_df.groupby(
'
質量等級
'
)
ample
= dict([x
for
x
in
data])[
'
優
'
]
fine
= dict([x
for
x
in
data])[
'
良
'
]
mild_pollution
= dict([x
for
x
in
data])[
'
輕度污染
'
]
middle_level_pollution
= dict([x
for
x
in
data])[
'
中度污染
'
]
print(
"
空氣質量為優的有%d天
"
% len(ample.index),
"
\n空氣質量為良的有%d天
"
%
len(fine.index),
"
\n空氣質量為輕度污染的有%d天
"
% len(mild_pollution.index),
"
\n空氣質量為中度污染的有%d天
"
%
len(middle_level_pollution.index))
sort
= days_df.sort_values(by=
'
PM2.5
'
)
sort_1
= sort_pm25.reset_index(drop=
True)
print(
"
PM2.5最大的是：%s\n值為：%d
"
% (sort_1[
'
日期
'
][
29
], sort_1[
'
PM2.5
'
][
29
]),
"
\nPM2.5最小的是：%s\n值為：%d
"
% (sort_1[
'
日期
'
][
0
], sort_1[
'
PM2.5
'
][
0
]))
#讀入文件1980-
2018GDP.csv，完成以下操作：
#
1
.按行輸出每年GDP數據，表頭列名如文件第1行所示。
#
2
.將各年GDP數據轉換成字典格式，以年份為keys,其它值為values（數據類型為列表方式）,例如：
#{
#
2017
:[
827121.7
,
6.8
%,
60989
]
#........
#}
#
3
.遍歷字典數據，求出GDP的最小值與最大值，并輸出數據與對應的年份。
import pandas
as
pd
path
= open(r
"
C:\Users\Administrator\Desktop\1980-2018GDP.csv
"
)
list
=
pd.read_csv(path)
print(
"
第一題（按行輸出每年的GDP的數據）：
"
)
print(list,
"
\t\t\n
"
)
GDP
= list.set_index(
'
年份
'
).T.to_dict(
'
list
'
)
print(
"
第二題（將各年GDP數據轉換成字典格式）：
"
)
print(
"
字典：
"
, GDP,
"
\n
"
)
data_max
= max(GDP, key=GDP.
get
)
data_min
= min(GDP, key=GDP.
get
)
print(
"
第三題輸出GDP的值：
"
)
print(
"
GDP最大值：
"
, data_max, GDP[data_max])
print(
"
GDP最小值：
"
, data_min, GDP[data_min])
?
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