Python 如何通过列表（或csv文件）中的索引关联数据？

我正在加载三个文件.csv。我将这些文件转换为三个列表，以使它们更易于操作，并获取某些数据以进行计算和操作。问题是我需要关联这三个文件.csv或列表以获得适当的数据：

我想按年龄段计算出对该类型电影进行评级的人数（男性或女性）

文件名：

• movies.csv：包含电影的标识符（用逗号分隔）、电影的标题及其类型（用字符|分隔）。 电影ID、电影标题、性别1、性别2
  1，《玩具总动员》（1995年），动画|儿童|喜剧

• rate.csv：包含用户在 特别的电影。仅使用逗号分隔字段。 用户ID、电影ID、分级
  11193,5

• users.csv：包含（用逗号分隔）的标识符 使用者、性别（“M”：男性，“F”：女性）和年龄范围（1：18岁以下，18岁以下： 18-24之间，25:25-34之间，35:35-44之间，45:45-49之间，50:50-55之间，56:55以上）。 用户ID、性别、年龄范围
  1，F，1

我的代码：

def opFiles_to_列表（文件名）：
''打开csv并将其转换为列表''
打开（文件名为“r”，编码为“utf-8”）作为csv\U文件：
reader=csv.reader（csv_文件，分隔符=，，行终止符='\n'）
新建列表=列表（读卡器）
返回新列表
def统计数据（类型ppl、类型电影）：
兰戈=0
id\u电影=0
id\u用户=0
nnew_列表=[]
x=[]
如果类型为“F”：
分级列表=操作文件到分级列表（分级）
用户列表=操作文件列表（用户）
电影列表=操作文件列表（电影）
对于电影中的i\u列表：
id_电影+=1
对于i中的j：
如果j==类型电影：
#在这里，我得到的只是一些电影，比如喜剧，
#但不是那些有“分隔符：喜剧”戏剧的人
追加（电影列表[id\u movies-1]）

预期输出：

输入性别：M
输入电影类型：喜剧
未成年职级18:2184
排名18-24:11239
排名25-34:22597
排名35-44:11489
排名45-49:5548
排名50-55:4184
少校56:2066

电流输出：

---

如果我打印

nnew_列表

，我只会获得以

，

和（例如）喜剧类型划分的电影，不包括那些被

|

删除的电影，例如喜剧戏剧。

解决性别问题：str.split和separate by“|”

电影和用户id是唯一的，并且在速率中也用于链接其他两个csv，我使用id作为键的字典来存储movies.csv和users.csv的数据，这是一个方便搜索的好主意

大概是这样的：

导入csv
电影={}
打开（“movies.csv”，“r”，encoding='utf-8'）作为csv\u文件：
reader=csv.reader（csv_文件，分隔符=，，行终止符='\n'）
读卡器中的id、标题、性别：
电影[id|]={“title”：title，“gender”：set（gender.split（“|”）}
用户={}
打开（“users.csv”，“r”，encoding='utf-8'）作为csv\u文件：
reader=csv.reader（csv_文件，分隔符=，，行终止符='\n'）
对于读卡器中的id、性别、年龄范围：
用户[id\u]={“年龄范围”：年龄范围，“性别”：性别}
genrep=输入（“输入类型：”）
流派电影=输入（“输入电影：”）
计数={1:0,18:0,25:0,35:0,45:0,50:0,56:0}
打开（“rate.csv”，“r”，encoding='utf-8'）作为csv\u文件：
reader=csv.reader（csv_文件，分隔符=，，行终止符='\n'）
对于读取器中的用户id、电影id：
user=users.get（user\u id）
movie=movies.get（movie\u id）
如果用户[“性别”]==电影[“性别”]中的genrep和流派电影：
计数[用户[“年龄范围”]+=1
打印（f“次等级18:{count['1']}”，
f“排名18-24:{count['18']}”，
f“排名25-34:{count['25']}”，
f“排名35-44:{count['35']}”，
f“排名45-49:{count['45']}”，
f“排名50-55:{count['50']}”，
f“市长级别56:{count['56']}”，
sep=“\n”
)

rate.csv中存在的每个id都存在于其他两个字典中，但如果没有，则只需验证dict.get方法是否不返回任何id即可。

“我想计算人数（男性或女性）”：如果类型为F，为什么要使用

：

？