通过读取文件将特定值存储在列表中

Question

我有以下格式的文件：

name | age | gender
abc  |  4  |  M
xyz  |  5  |  F
pqr  |  6  |  M
stu  |  5  |  F

这是CSV文件，因此名称，年龄和性别是单独的行。

我正在尝试将年龄的值存储在列表中，并计算相似年龄的出现。

就像是：

age_list = [4,5,6,5] 

以及每个元素的发生。 我想我知道该怎么做发生部分，我不能做的是将年龄值存储在列表中。

为了清楚的理解，我只发布了文件的一小部分。 该文件实际上具有大量数据。

我只是到了以读取模式打开文件并执行以下操作的地步：

data = [line.strip() for line in file.readlines()]

我试图搜索类似的查询，但找不到它。 我是这个网站的新手，所以我真的不知道规则或准则。

Answer 1

如果您有CSV格式的文件，并且想要使用csv库：

import csv
from collections import Counter

with open('csvfile.csv', 'r') as csvfile:
    data = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    next(data, None) # Ignore headers
    results = Counter([x[1] for x in data])
    print results

---

如果您不想导入csv并且您在字符串变量中包含数据，这可能会有所帮助：

from collections import Counter

data = """name | age | gender
abc  |  4  |  M
xyz  |  5  |  F
pqr  |  6  |  M
stu  |  5  |  F"""

cleaned_data = Counter([x.split('|')[1].strip() for x in data.split('\n')[1:]])
print cleaned_data

两个示例的输出相同：

{
    '5': 2,
    '4': 1,
    '6': 1
}

Answer 2

您可以使用csv阅读器或其他类似panda和numpy的库，但是如果您只想使用python，这就是方法！ 无需导入任何额外的东西

In [24]: ages = []
In [25]: with open("data.csv","r") as f:
   ....:     ages+=f.read().splitlines()
   ....:
In [26]: ages
Out[26]: ['name,age,gender', 'abc,4,M', 'xyz,5,F', 'pqr,6,M', 'stu,5,F']
In [27]: ages=[s.split(",")[1] for s in ages][1:] #all second cols(ages),except the first row
In [28]: ages
Out[28]: ['4', '5', '6', '5']