count_dict[row] = count_dict.get(row, 0) + 1
时间: 2024-02-23 18:57:46 浏览: 54
`count_dict[row] = count_dict.get(row, 0) + 1` 这行代码将当前行的出现次数加1,并将结果存储到 `count_dict` 字典中以当前行的行号作为键。
在上面的代码中,我们使用 `sh.cell(row=row, column=1).value` 获取当前行第1列的值。如果该值为0,则使用 `count_dict.get(row, 0)` 方法获取字典中该行对应的值,如果该行还没有在字典中出现过,则返回0。然后,我们将该值加1,并使用 `count_dict[row]` 将结果存储到字典中以当前行的行号作为键。最终,`count_dict` 中的键值对表示了 Excel 第一列中每个值为0的单元格出现的次数。
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if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {"code": normal_code, "msg": "成功", "data": {}} req_dict = request.session.get("req_dict") where = ' where 1 = 1 ' for key in req_dict: if req_dict[key] != None: where = where + " and key like '{0}'".format(req_dict[key]) token = request.META.get('HTTP_TOKEN') decode_str = eval(base64.b64decode(token).decode("utf8")) if decode_str['tablename'] == 'lingdao': where = where + " and lingdaogonghao ='{0}' ".format(decode_str['params']['lingdaogonghao']) if decode_str['tablename'] == 'qiye': where = where + " and qiyemingcheng ='{0}' ".format(decode_str['params']['qiyemingcheng']) sql = "SELECT count(*) AS count FROM huodongbaoming {0}".format(where) count = 0 cursor = connection.cursor() cursor.execute(sql) desc = cursor.description data_dict = [dict(zip([col[0] for col in desc], row)) for row in cursor.fetchall()] for online_dict in data_dict: count = online_dict['count'] msg['data'] = count return JsonResponse(msg)
根据你提供的代码,这是一个Django框架的视图函数,用于处理GET和POST请求。它从请求中获取一个req_dict字典,然后通过其中的键值对来构建一个SQL查询语句的WHERE子句。如果请求中包含一个名为"token"的HTTP头部,它会对其进行解码,并根据解码出的内容构建额外的WHERE子句。最后,它执行构建好的SQL查询,并将结果封装在一个JSON响应中返回。
其中,normal_code是一个自定义的状态码,用于表示请求成功的状态;msg是一个包含状态码、消息和数据的字典;data_dict是一个包含查询结果的字典列表;JsonResponse是Django框架提供的用于返回JSON响应的函数。
selected_sites=[] ... shp_file='E:/oitree/200007.shp' ... sf=shapefile.Reader(shp_file) ... fields=sf.fields[1:] ... ... for i, rec in enumerate(sf.records()): ... row = dict(zip([field[0] for field in fields], rec)) ... if row['7月2日'] >= 50: ... selected_sites.append(row['name']) ... ... output_file='E:/oitree/output.txt' ... with open(output_file,'w') as file: ... for site in selected_sites: ... adjacent_site=zhandian_data.get(site) ... if adjacent_site is not None: ... adjacent_field='7月2日' ... count=0 ... for rec in sf.records(): ... row = dict(zip([field[0] for field in fields], rec)) ... if row['name'] == adjacent_site and row[adjacent_field] >= 50: ... count += 1 ... file.write(f'{site},{adjacent_site},{count}')
这段代码的作用是从一个 shapefile 文件中读取数据,并根据特定条件筛选出符合要求的站点,然后将结果写入到一个文本文件中。
首先,通过 shapefile 库的 Reader 方法读取指定的 shapefile 文件,并获取字段信息(fields)。接着,使用 enumerate 函数遍历 shapefile 中的每一条记录,并将每条记录转换为字典类型的数据(row),其中字段名作为键,记录值作为值。然后,判断 '7月2日' 字段的值是否大于等于 50,如果满足条件,则将该站点的名称(row['name'])添加到 selected_sites 列表中。
接下来,指定输出文件路径(output_file),并以写入模式打开文件。然后,遍历 selected_sites 列表中的每个站点,并获取其对应的邻近站点(adjacent_site)。如果邻近站点存在,则设置邻近字段为 '7月2日',并初始化计数器 count 为 0。然后,再次遍历 shapefile 中的每条记录,如果记录的名称与邻近站点相同,并且对应字段的值大于等于 50,则增加计数器 count 的值。最后,使用文件对象的 write 方法将站点、邻近站点和计数器的值以逗号分隔的形式写入文件。
请注意,代码中的变量 zhandian_data 并未在给出的代码片段中定义,你可能需要提供该变量的定义或者确认其来源。另外,注意在文件写入操作时,应该将写入操作放在文件的 with 语句块内,以确保文件的正确关闭。
如果还有其他问题,请随时提问。
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