某旅游公司为了优化公司资源配置，决定对半年来公司的业务数据进行梳理，找到游客青睐的旅游点，同时对游客较少的旅游点进行改进升级。
任务分析
分别计算"九寨沟"，"张家界"，"香港"，"东部华侨城"，"上海迪士尼"的游客总量
任务实施
1.定义求和函数
python
import csv
def getTotalTourist(place):
# place:一维数组，存放某个景区的每日游客人数
total = 0 #保存游客总人数，初始值是0
for num in place:
total += num
return total
with open("tourist_data.csv","r",encoding="gbk") as file:
all_data = csv.reader(file) #整体数据
for item in all_data:
print(item)
file.seek(0) # 把文件指针重新指向文件开头2.计算景区的游客总量
计算九寨沟的游客总量
python
# 1.从整体数据中筛选出九寨沟游客人数
jzg_data = []
for item in all_data:
jzg_data.append(item[1])
print(jzg_data)
# 2.剔除第一个数据
jzg_data = jzg_data[1:]
print(jzg_data)
jzg_data = list(map(int,jzg_data))
print(jzg_data)
# 3.计算九寨沟游客总人数
jzg_total = getTotalTourist(jzg_data)
print("九寨沟的游客总人数为：",jzg_total)计算其他景区的游客总量
python
# 张家界的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
all_data = csv.reader(data_file)
zjj_data = [row[2]for row in all_data]
zjj_data_str = zjj_data[1:]
zjj_data = list(map(int,zjj_data_str))
zjj_total = getTotalTourist(zjj_data)
print("张家界的游客总人数为：",zjj_total)
data_file.close()
# 香港的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
all_data = csv.reader(data_file)
hk_data = [row[3]for row in all_data]
hk_data_str = hk_data[1:]
hk_data = list(map(int,hk_data_str))
hk_total = getTotalTourist(hk_data)
print("香港的游客总人数为：",hk_total)
# 东部华侨城的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
dbhqc_data = csv.reader(data_file)
dbhqc_data = [row[4]for row in all_data]
dbhqc_data_str = dbhqc_data[1:]
dbhqc_data = list(map(int,dbhqc_data_str))
dbhqc_total = getTotalTourist(dbhqc_data)
print("东部华侨城的游客总人数为：",dbhqc_total)
# 上海迪士尼的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
all_data = csv.reader(data_file)
shdisney_data = [row[5]for row in all_data]
shdisney_data_str = shdisney_data[1:]
shdisney_data = list(map(int,shdisney_data_str))
shdisney_total = getTotalTourist(shdisney_data)
print("上海迪士尼的游客总人数为：",shdisney_total)3.计算每个景点的游客总人数
python
#1. 读取数据
(jzg_data,zjj_data,hk_data,dbhqc_data,disney_data) = np.loadtxt(
"tourist_data.csv",
encoding="gbk",
skiprows=1, # 跳过第一行
dtype=np.int64, #设置数据类型为整数
usecols=(1,2,3,4,5), # 指定读取列
delimiter=",", # 设置分隔符
unpack=True #转置
)
print("九寨沟的游客总人数：",jzg_data.sum)
print("张家界的游客总人数：",zjj_data.sum)
print("香港的游客总人数：",hk_data.sum)
print("东部华侨城的游客总人数：",dbhqc_data.sum)
print("上海迪士尼的游客总人数：",disney_data.sum)4.计算该日期每个景点的游客总人数
python
import pandas as pd
# 1.读取数据
data = pd.read_csv(
"tourist_data.csv",
index_col="日期", #设置日期为索引列
header=0, #将一行设置为标题行
encoding="gbk" #设备文件编码
)
print(data)
print(type(data))
print("九寨沟的游客总人数：",data['九寨沟'].sum())
print("张家界的游客总人数：",data['张家界'].sum())
print("香港的游客总人数：",data['香港'].sum())
print("东部华侨城的游客总人数：",data['东部华侨城'].sum())
print("上海迪士尼的游客总人数：",data['上海迪士尼'].sum())
print("Windows\0007")代码整合
python
import csv
# 定义求和函数
def getTotalTourist(place):
# place:一维数组，存放某个景区的每日游客人数
total = 0 #保存游客总人数，初始值是0
for num in place:
total += num
return total
with open("tourist_data.csv","r",encoding="gbk") as file:
all_data = csv.reader(file) #整体数据
for item in all_data:
print(item)
file.seek(0) # 把文件指针重新指向文件开头
# 1. 统计九寨沟游客人数
# 从整体数据中筛选出九寨沟游客人数
jzg_data = []
for item in all_data:
jzg_data.append(item[1])
print(jzg_data)
# 剔除第一个数据
jzg_data = jzg_data[1:]
print(jzg_data)
jzg_data = list(map(int,jzg_data))
print(jzg_data)
# 计算九寨沟游客总人数
jzg_total = getTotalTourist(jzg_data)
print("九寨沟的游客总人数为：",jzg_total)
# 张家界的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
all_data = csv.reader(data_file)
zjj_data = [row[2]for row in all_data]
zjj_data_str = zjj_data[1:]
zjj_data = list(map(int,zjj_data_str))
zjj_total = getTotalTourist(zjj_data)
print("张家界的游客总人数为：",zjj_total)
data_file.close()
# 香港的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
all_data = csv.reader(data_file)
hk_data = [row[3]for row in all_data]
hk_data_str = hk_data[1:]
hk_data = list(map(int,hk_data_str))
hk_total = getTotalTourist(hk_data)
print("香港的游客总人数为：",hk_total)
# 东部华侨城的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
dbhqc_data = csv.reader(data_file)
dbhqc_data = [row[4]for row in all_data]
dbhqc_data_str = dbhqc_data[1:]
dbhqc_data = list(map(int,dbhqc_data_str))
dbhqc_total = getTotalTourist(dbhqc_data)
print("东部华侨城的游客总人数为：",dbhqc_total)
# 上海迪士尼的游客总量
data_file = open("tourist_data.csv","r")
all_data = csv.reader(data_file)
shdisney_data = [row[5]for row in all_data]
shdisney_data_str = shdisney_data[1:]
shdisney_data = list(map(int,shdisney_data_str))
shdisney_total = getTotalTourist(shdisney_data)
print("上海迪士尼的游客总人数为：",shdisney_total)
#1. 读取数据
(jzg_data,zjj_data,hk_data,dbhqc_data,disney_data) = np.loadtxt(
"tourist_data.csv",
encoding="gbk",
skiprows=1, # 跳过第一行
dtype=np.int64, #设置数据类型为整数
usecols=(1,2,3,4,5), # 指定读取列
delimiter=",", # 设置分隔符
unpack=True #转置
)
print("九寨沟的每日游客：\n",jzg_data)
print("张家界的每日游客：\n",zjj_data)
print("香港的每日游客：\n",hk_data)
print("东部华侨城的每日游客：\n",dbhqc_data)
print("迪士尼的每日游客：\n",disney_data)
# 2. 求每个景点的游客总人数
print("九寨沟的游客总人数：",jzg_data.sum)
print("张家界的游客总人数：",zjj_data.sum)
print("香港的游客总人数：",hk_data.sum)
print("东部华侨城的游客总人数：",dbhqc_data.sum)
print("上海迪士尼的游客总人数：",disney_data.sum)
import pandas as pd
# 1.读取数据
data = pd.read_csv(
"tourist_data.csv",
index_col="日期", #设置日期为索引列
header=0, #将一行设置为标题行
encoding="gbk" #设备文件编码
)
print(data)
print(type(data))
# 2.求每个景点的游客总人数
print("九寨沟的游客总人数：",data['九寨沟'].sum())
print("张家界的游客总人数：",data['张家界'].sum())
print("香港的游客总人数：",data['香港'].sum())
print("东部华侨城的游客总人数：",data['东部华侨城'].sum())
print("上海迪士尼的游客总人数：",data['上海迪士尼'].sum())
print("Windows\0007")