เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การประมวลผลข้อมูลเป็นชุด (1)

บางครั้งแหล่งข้อมูลอาจมีขนาดใหญ่มากจนการโหลดชุดข้อมูลทั้งหมดไว้ในหน่วยความจำพร้อมกันนั้นใช้ทรัพยากรมากเกินไป ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะประมวลผล 1000 แถวแรกของไฟล์ทีละบรรทัด เพื่อสร้าง dictionary ที่นับจำนวนครั้งที่แต่ละประเทศปรากฏในคอลัมน์หนึ่งของชุดข้อมูล

ไฟล์ csv ชื่อ 'world_dev_ind.csv' อยู่ในไดเรกทอรีปัจจุบันพร้อมให้ใช้งาน ขั้นแรกต้องเปิดการเชื่อมต่อกับไฟล์นี้โดยใช้สิ่งที่เรียกว่า context manager ตัวอย่างเช่น คำสั่ง with open('datacamp.csv') as datacamp จะผูกไฟล์ csv 'datacamp.csv' เข้ากับตัวแปร datacamp ใน context manager โดย with statement ทำหน้าที่เป็น context manager เพื่อให้แน่ใจว่าทรัพยากรถูกจัดการอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเปิดการเชื่อมต่อกับไฟล์

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ context manager ดูได้ที่ คอร์ส DataCamp เรื่อง Importing Data in Python

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python Toolbox

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ open() เพื่อผูกไฟล์ csv 'world_dev_ind.csv' เป็น file ใน context manager
  • เติมโค้ดใน for loop ให้วนซ้ำ 1000 รอบ เพื่อประมวลผลเฉพาะ 1000 แถวแรกของไฟล์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Open a connection to the file
with ____ as ____:

    # Skip the column names
    file.readline()

    # Initialize an empty dictionary: counts_dict
    counts_dict = {}

    # Process only the first 1000 rows
    for j in ____:

        # Split the current line into a list: line
        line = file.readline().split(',')

        # Get the value for the first column: first_col
        first_col = line[0]

        # If the column value is in the dict, increment its value
        if first_col in counts_dict.keys():
            counts_dict[first_col] += 1

        # Else, add to the dict and set value to 1
        else:
            counts_dict[first_col] = 1

# Print the resulting dictionary
print(counts_dict)
แก้ไขและรันโค้ด