#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 csv
days_path
= open(r
"
C:\Users\Administrator\Desktop\pmi_days.csv
"
)
days_df
=
pd.read_csv(days_path)
data
= days_df.groupby(
'
质量等级
'
)
ample
= dict([x
for
x
in
data])[
'
优
'
]
fine
= dict([x
for
x
in
data])[
'
良
'
]
mild_pollution
= dict([x
for
x
in
data])[
'
轻度污染
'
]
middle_level_pollution
= dict([x
for
x
in
data])[
'
中度污染
'
]
print(
"
空气质量为优的有%d天
"
% len(ample.index),
"
\n空气质量为良的有%d天
"
%
len(fine.index),
"
\n空气质量为轻度污染的有%d天
"
% len(mild_pollution.index),
"
\n空气质量为中度污染的有%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值为：%d
"
% (sort_1[
'
日期
'
][
29
], sort_1[
'
PM2.5
'
][
29
]),
"
\nPM2.5最小的是：%s\n值为：%d
"
% (sort_1[
'
日期
'
][
0
], sort_1[
'
PM2.5
'
][
0
]))
#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
"
C:\Users\Administrator\Desktop\1980-2018GDP.csv
"
)
list
=
pd.read_csv(path)
print(
"
第一题（按行输出每年的GDP的数据）：
"
)
print(list,
"
\t\t\n
"
)
GDP
= list.set_index(
'
年份
'
).T.to_dict(
'
list
'
)
print(
"
第二题（将各年GDP数据转换成字典格式）：
"
)
print(
"
字典：
"
, GDP,
"
\n
"
)
data_max
= max(GDP, key=GDP.
get
)
data_min
= min(GDP, key=GDP.
get
)
print(
"
第三题输出GDP的值：
"
)
print(
"
GDP最大值：
"
, data_max, GDP[data_max])
print(
"
GDP最小值：
"
, data_min, GDP[data_min])
