擅长:python、mysql、java
<p>即使你可能已经有了答案,这里是另一个方法,这是一个简单一点,可以给你一些其他统计以及。您可以使用<code>pandas</code>进行读取,它会自动将其转换为<code>DataFrame</code>。这允许您对数据做一些很好的处理。你知道吗</p>
<p>假设数据之间有空格,您可以这样读取文件:</p>
<pre><code>import pandas as pd
cols = ['Name', 'Surname', 'Degree', 'Transport']
data = pd.read_csv('test.csv', sep='\s', engine='python', header=None, names=cols)
</code></pre>
<p>它将提供以下输出:</p>
<pre><code> Name Surname Degree Transport
0 John Farmer BScCse Bus
1 Kevin Khan BScMCS Taxi
2 Janet Zuber BScMIS Bus
3 San Jacky BScAis PrivateCar
4 Sarah Forceps BScIS PrivateCar
</code></pre>
<p>然后您可以按以下方式了解有多少学生使用每种交通方式:</p>
<pre><code>data.groupby('Transport').count()['Name']
</code></pre>
<p>它将为您提供以下输出:</p>
<pre><code>Transport
Bus 2
PrivateCar 2
Taxi 1
</code></pre>
<p>您还可以调用其他stats方法,例如<code>mean</code>。与“硬”编写方法相比,这使代码和数据更加灵活。你知道吗</p>