python中使用字典的数据挖掘

打开（用户输入文件名，“r”）作为数据文件： header=data\u file.readline（） 原始数据=数据文件.readlines（） 对于原始数据中的元素： element=element.strip（） 有用的_数据。追加（元素）

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data_file.close（）

为此，您最好使用

Pandas

库。它将开箱即用地解决这个问题以及未来的许多其他问题

for element in useful_data: 
    year = element[0:4]
    month = element[5:7]
    date = element[8:10]
    trading_data = element[11:]

   try:
       main_dict[(int(year), int(month))].update({int(date):[trading_data]})
   except KeyError:
       main_dict[(int(year), int(month))] = {}
       main_dict[(int(year), int(month))].update({int(date):[trading_data]})

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我注意到熊猫需要先安装。是否有一种不需要安装其他库的方法来解决此问题？我使用的是Python3.5，您没有将内部dict的copy写入主dict，您只将同一内部dict的ref写入主dict的所有键。当您压缩内部dict时，所有主dict键都会发生更改

for element in useful_data: 
    year = element[0:4]
    month = element[5:7]
    date = element[8:10]
    trading_data = element[11:]

   try:
       main_dict[(int(year), int(month))].update({int(date):[trading_data]})
   except KeyError:
       main_dict[(int(year), int(month))] = {}
       main_dict[(int(year), int(month))].update({int(date):[trading_data]})