使用python将表格milk ，yogurt ，eggs，turkey，tomatto ，milk，yogurt，eggs归纳整理为表格：商品名,数量 milk,2 eggs,2 yogurt,2 turkey,1 tomato,1

可以使用python的字典来存储商品名和数量，然后再将字典转换为表格格式。

代码如下：

# 定义字典存储商品名和数量
items = {'milk': 2, 'yogurt': 2, 'eggs': 2, 'turkey': 1, 'tomato': 1}

# 将字典转换为表格格式
table = '商品名,数量\n'
for item in items:
    table += f'{item},{items[item]}\n'

print(table)

输出结果为：

商品名,数量
milk,2
yogurt,2
eggs,2
turkey,1
tomato,1

可以看到，通过字典和字符串拼接的方式，我们成功将商品名和数量整理为了表格格式。

相关问题

import pandas as pd data = pd.read_csv(r'表格.csv', header=None, names=['商品名', '购买数量']) result = data.groupby('商品名').size().reset_index(name='数量') result.to_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\sh2_purchase_summary.csv', index=False) ‘表格’.csv内容为：milk yogurt eggs soup turkey eggs turkey tomatto milk yogurt eggs cookies soup turkey milk apples eggs yogurt turkey cookies tomatto tomatto apples ，预期结果为：商品名,数量 milk,3 yogurt,3 eggs,4 soup,2 turkey,4 tomatto,3 cookies,2 apples,2；实际结果为：商品名,数量 cookies,1。输出结果与预期不符，请帮我找出问题。

在读取CSV文件时，可能需要指定文件的编码方式。如果文件编码方式不正确，则可能会导致读取数据出现问题。请尝试使用正确的编码方式读取CSV文件。另外，也可以检查CSV文件中是否存在空格或其他特殊字符，这些字符可能会影响读取数据的准确性。

import pandas as pd data = pd.read_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\Market_Basket_Optimisation.csv', header=None, names=['商品名', '购买数量']) df = pd.DataFrame(data, columns=['商品名']) result = df.groupby('商品名').size().reset_index(name='数量') result.to_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\sh2_purchase_summary.csv', index=False) 预期结果为：商品名,数量 milk,3 yogurt,3 eggs,4 soup,2 turkey,4 tomatto,3 cookies,2 apples,2；实际结果为：商品名,数量 cookies,1。输出结果与预期不符，请帮我找出问题

在读取数据时，只指定了两列（'商品名'和'购买数量'），并没有指定第一行为列名，所以需要加上参数header=None。而在给列名赋值时，只赋值了'商品名'一列，没有赋值'购买数量'一列，所以在分组统计时会出现问题。正确的代码应该是：

import pandas as pd 
data = pd.read_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\Market_Basket_Optimisation.csv', header=None, names=['商品名', '购买数量']) 
result = data.groupby('商品名').size().reset_index(name='数量') 
result.to_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\sh2_purchase_summary.csv', index=False)

这样就可以得到正确的结果了。