習題1：
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
numpy as np
path
= open(
"
pmi_days.csv
"
)
data
=
pd.read_csv(path)
gp
= data.groupby(
'
質量等級
'
)
you
= dict([x
for
x
in
gp])[
'
優
'
]
liang
= dict([x
for
x
in
gp])[
'
良
'
]
qing
= dict([x
for
x
in
gp])[
'
輕度污染
'
]
zhong
= dict([x
for
x
in
gp])[
'
中度污染
'
]
print
(
"
優：{}天\n良：{}天\n輕度污染：{}天\n中度污染：{}天
"
.format(len(you.index),len(liang.index),
len(qing.index),len(zhong.index)))
pm
= data.sort_values(by=
'
PM2.5
'
)
pm_1
= pm.reset_index(drop=
True)
print
(
"
PM2.5的最大的一天是：{}\t數值：{}
"
.format(pm_1[
"
PM2.5
"
][-1],pm_1[
"
日期
"
][-1
]))
print
(
"
PM2.5的最小的一天是：{}\t數值：{}
"
.format(pm_1[
"
PM2.5
"
][0],pm_1[
"
日期
"
][0]))
?
習題2： 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(
"
1980-2018GDP.csv
"
)
data
=
pd.read_csv(path)
#
按行輸出每年GDP數據
print
(data,end=
"
\n\n
"
)
#
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）
dict = data.set_index(
'
年份
'
).T.to_dict(
'
list
'
)
print
(
"
字典：
"
, end=
""
)
print
(format(dict),end=
"
\n\n
"
)
#
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。
max = max(dict, key=
dict.get)
min
= min(dict, key=
dict.get)
print
(
"
GDP最大值：{}\t它所對應的年份：{}
"
.format(dict[max][0],max))
print
(
"
GDP最小值：{}\t它所對應的年份：{}
"
.format(dict[min][0],min))
1.按行輸出每年GDP數據
?
2.將各年GDP轉換為字典格式，以年份為keys，其他值為values（數據類型為列表方式）
?
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。
?
?
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