我有一个CSV文件，该文件具有3列11行的以下内容，第一行是标题。我自己创建了这个文件，以获取一个简单的文件。每个订单项都是一个水果订单。
OrderNo Fruit Origin
1 Apple NY
2 Orange FL
3 Banana CA
4 Pear NJ
5 Grapes VA
6 Grapes VA
7 Grapes MD
8 Grapes MA
9 Pineapple HI
10 Grapes GA
我正在尝试在Python中解析此数据，以执行以下操作：
（1）确定为每种水果生成最多订单的状态，（2）从每种水果的任何单个状态确定订单的最高数量，（3）以字母顺序输出此结果，如下所示：
Apple NY 1
Banana CA 1
Grapes VA 2
Orange FL 1
Pear NJ 1
Pineapple HI 1
用csv.reader读取csv文件后，我试图用Counter和for循环完成计数：
import csv
from collections import Counter
cnt = Counter()
f = open("/test.csv")
reader = csv.reader(f, delimiter=",")
header = next(f)
for row in reader:
cnt[row[2]] += 1
但是有更好的方法吗？
我实际上会使用pandas，它是list / dictionary / spreadsheet / database的组合。它是专门为以这种方式处理数据而设计的。
import pandas as pd
from collections import defaultdict
path_to_file = "/test.csv"
df = pd.read_csv(path_to_file)
groups = df.groupby(['Fruit', 'Origin'])
max_for_fruit = defaultdict(int) #first pass through the groups, store the maximum for each fruit to handle ties
for g in groups:
fruit, count = g[0][0], len(g[1])
max_for_fruit[ fruit ] = max( max_for_fruit[fruit], count )
for g in groups:
fruit, state, count = g[0][0], g[0][1], len(g[1])
if count == max_for_fruit[ fruit ]:
print( "{} {} {}".format(fruit, state, count ) )
这是输出。
Apple NY 1
Banana CA 1
Grapes VA 2
Orange FL 1
Pear NJ 1
Pineapple HI 1
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html
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