计算csv中特定单词出现次数的Python算法

我刚刚开始学习python。 我很好奇，除了简单地使用for循环逐行遍历和读取外，还有什么有效的方法来计算CSV文件中特定单词的出现次数

更具体地说，假设我有一个CSV文件包含两列，“名称”和“等级”，有数百万条记录

如何计算“等级”下出现的“A”

Python代码示例将不胜感激

基本示例，使用标准Python库中的and（Python 2.7+）：

import csv
import collections

grades = collections.Counter()
with open('file.csv') as input_file:
    for row in csv.reader(input_file, delimiter=';'):
        grades[row[1]] += 1

print 'Number of A grades: %s' % grades['A']
print grades.most_common()

输出（对于小数据集）：

---

当然，你应该阅读所有的成绩，在这种情况下，这也意味着阅读整个文件。您可以使用

csv

模块轻松读取逗号分隔值文件：

import csv
my_reader = csv.reader(open('my_file.csv'))
ctr = 0
for record in my_reader:
    if record[1] == 'A':
        ctr += 1
print(ctr)

这相当快，我用

计数器
方法做得再好不过了：

from collections import Counter
grades = [rec[1] for rec in my_reader] # generator expression was actually slower
result = Counter(grades)
print(result)

from collections import Counter
grades = [rec[1] for rec in my_reader]
result = grades.count('A')
print(result)

最后但并非最不重要的一点是，列表有一个
count
方法：

from collections import Counter
grades = [rec[1] for rec in my_reader] # generator expression was actually slower
result = Counter(grades)
print(result)

from collections import Counter
grades = [rec[1] for rec in my_reader]
result = grades.count('A')
print(result)

您必须读取整个文件，否则您的算法可能会被证明是错误的。一行一行地线性地阅读是一种不错的方法。
importcsv；count=sum（csv.dictreader（open（filename））中的行为1，如果行['Grade']='A'）
@agf:nice，但是当我尝试这个时，它比另一个慢了6-8倍answers@steabert速度系数几乎肯定不重要，但是您可以对文件行的第一个元素的生成器表达式应用
计数器
。谢谢！我接受了你的回答。但我想知道，与使用字典相比，使用grade作为键，occurrence作为值，哪种方法更有效？@laotanzhurou，
Counter
是一个
dict
子类，但它稍微慢一点。如果你真的需要加速，或者
如果。。。计数+=1
可能会更快。但你总是可以自己用，看看约翰西韦伯的