Python 计算CSV文件中的前导数字？

我有一个CSV文件，在第1列中有以下值：

值
170
900
250
450
125
994
.....

---

我想循环遍历文件中的所有行（不包括值标题），并获得每个值的每个前导数字（从1到9）的出现次数，例如第一个数字为1的值的数量是2（170和125）。

这适用于任何长度的数字：

from collections import Counter

rows = [170, 900, 200, 200, 300, 100, 293]

leading = list(map(lambda x: int(str(x)[0]), rows))
print(Counter(leading))

如果数字长度正好为3位数，则可以执行以下操作：

leading = list(map(lambda x: x//100, rows))

印刷品：

Counter({2: 3, 1: 2, 9: 1, 3: 1})

---

然后，如果需要实际的dictionary对象，可以对Counter对象调用

dict（）

一种方法是将

csv

模块与

collections.Counter一起使用

结果是一个
value:count
项的字典

import csv 
from collections import Counter

# read in data as list, excluding first row
with open('file.csv') as csvfile:
    lst = list(csv.reader(csvfile, delimiter=','))[1:]

# extract first character of each item in list as integer
ints = [int(i[0]) for i in lst]

# use collections.Counter for dictionary of counts
c = Counter(ints)

一种方法是使用
csv
模块读取文件，并使用中的配方创建一个（普通的）自定义
OrderedCounter
子类，以计算每个十进制数字是前导数字的次数

在下面的代码中，
OrderedCounter
初始化为所有可能数字的零计数，因此它们将出现在最终结果中_和u，以确定计数的存储顺序，并可以在输出中看到，如您所见

import csv
from collections import Counter, OrderedDict
from pprint import pprint

class OrderedCounter(Counter, OrderedDict):
    'Counter that remembers the order elements are first encountered'
    def __repr__(self):
        return '%s(%r)' % (self.__class__.__name__, OrderedDict(self))

leading_digit_counter = OrderedCounter({d: 0 for d in range(10)})
csv_filename = 'the_values.csv'

with open(csv_filename, 'r', newline='') as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    next(reader)  # Skip header row.
    leading = map(lambda x: int(x[0][0]), reader)  # Leading digit of each row.
    leading_digit_counter.update(leading)
    pprint(leading_digit_counter)

根据问题中的样本数据生成的输出：

{0:0，
1: 2,
2: 1,
3: 0,
4: 1,
5: 0,
6: 0,
7: 0,
8: 0,
9: 2}
到目前为止，您尝试了什么？发布您现有的脚本，我们将从那里开始工作。下面的解决方案之一有帮助吗？如果有，请随意接受（左边绿色勾选），或要求澄清。@Ngonix如果您觉得这有帮助，请选择作为最佳答案。