第五次作业 吴有恒

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

path = open("pmi_days.csv")
data = pd.read_csv(path)

gp = data.groupby('质量等级')

you = dict([x for x in gp])['优']
liang = dict([x for x in gp])['良']
qing = dict([x for x in gp])['轻度污染']
zhong = dict([x for x in gp])['中度污染']
print("优：{}天\n良：{}天\n轻度污染：{}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)#低到高排列日期
print("PM2.5的最大的一天是：{}\t数值：{}".format(pm_1["PM2.5"][29],pm_1["日期"][29]))
print("PM2.5的最小的一天是：{}\t数值：{}".format(pm_1["PM2.5"][0],pm_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]
........
}

import pandas
path = open("1980-2018GDP.csv")
data = pandas.read_csv(path)
# 按行输出每年GDP数据
print(data,end="\n\n")

# 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）
dict = data.set_index('年份').T.to_dict('list')

print("字典：", end="")
print(format(dict),end="\n\n")

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 p
path = open(r"1980-2018GDP.csv")
list = p.read_csv(path)
print(list, "\t\t\n")
GDP = list.set_index('年份').T.to_dict('list')
print("字典：\n", GDP, "\n")
year_max = max(GDP, key=GDP.get)
year_min = min(GDP, key=GDP.get)
print("GDP最大值：", year_max, GDP[year_max], "\n")
print("GDP最小值：", year_min, GDP[year_min])