按照固定省份顺序输出统计结果，python

可以使用`Categorical()`函数将省份列转换为有序分类变量，然后使用`sort_values()`函数按照分类变量的顺序排序DataFrame，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'省份': ['广东', '江苏', '浙江', '四川', '湖北'], '销售额': [1000, 800, 1200, 600, 900]})

# 将省份列转换为有序分类变量
df['省份'] = pd.Categorical(df['省份'], categories=['广东', '江苏', '浙江', '四川', '湖北'], ordered=True)

# 按照省份顺序排序DataFrame
df = df.sort_values('省份')

# 输出结果
print(df)

上述代码中，`Categorical()`函数的`categories`参数传入一个列表，列表中的元素即为省份的名称，按照列表中元素的顺序进行排序。`ordered`参数设置为True表示这是一个有序分类变量。`sort_values()`函数的`by`参数设置为省份列的名称，表示按照省份列进行排序。

相关问题

使用java将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件

可以通过以下步骤实现：

1. 读取存储手机归属地的文件，将省份信息存储到一个列表中。

2. 读取存储统计结果的文件，将每个手机号码的归属地信息和统计结果存储到一个 Map 中。

3. 遍历 Map，将手机号码归属地对应的统计结果累加到省份对应的统计结果中。

4. 遍历省份列表，将每个省份的统计结果输出到对应的文件中。

下面是示例代码：

import java.io.*;
import java.util.*;

public class PhoneStatistic {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取手机号码归属地信息
        Map<String, String> phoneLocationMap = readPhoneLocationFile("phone_location.txt");

        // 读取统计结果
        Map<String, Integer> statisticMap = readStatisticFile("statistic.txt");

        // 统计每个省份的结果
        Map<String, Integer> provinceStatisticMap = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : statisticMap.entrySet()) {
            String phone = entry.getKey();
            String location = phoneLocationMap.get(phone);
            if (location != null) {
                String province = location.split(" ")[0];
                provinceStatisticMap.put(province, provinceStatisticMap.getOrDefault(province, 0) + entry.getValue());
            }
        }

        // 输出结果到不同文件
        for (String province : provinceStatisticMap.keySet()) {
            String fileName = province + ".txt";
            int count = provinceStatisticMap.get(province);
            try (PrintWriter writer = new PrintWriter(new FileWriter(fileName))) {
                writer.println(count);
            }
        }
    }

    private static Map<String, String> readPhoneLocationFile(String fileName) throws IOException {
        Map<String, String> phoneLocationMap = new HashMap<>();
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(fileName))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                String[] parts = line.split(",");
                phoneLocationMap.put(parts[0], parts[1]);
            }
        }
        return phoneLocationMap;
    }

    private static Map<String, Integer> readStatisticFile(String fileName) throws IOException {
        Map<String, Integer> statisticMap = new HashMap<>();
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(fileName))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                String[] parts = line.split(",");
                String phone = parts[0];
                int count = Integer.parseInt(parts[1]);
                statisticMap.put(phone, count);
            }
        }
        return statisticMap;
    }
}

其中，`phone_location.txt` 文件存储手机号码归属地信息，格式为 `phone,location`。`statistic.txt` 文件存储统计结果，格式为 `phone,count`。程序将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中，文件名为省份名加 `.txt` 后缀。

python字典统计排序 统计各省份大学数量

### 回答1：
可以使用collections库中的Counter类进行统计，然后使用sorted()函数进行排序。

示例代码：

from collections import Counter

universities = [{'province': '北京', 'name': '清华大学'},
                {'province': '上海', 'name': '复旦大学'},
                {'province': '北京', 'name': '北京大学'},
                {'province': '四川', 'name': '电子科技大学'},
                {'province': '上海', 'name': '上海交通大学'}]

province_count = Counter([university['province'] for university in universities])

sorted_province_count = sorted(province_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(sorted_province_count)

输出结果为:

[('北京', 2), ('上海', 2), ('四川', 1)]

### 回答2：
要统计各省份大学的数量，并进行排序，可以使用Python中的字典进行操作。

首先，我们需要创建一个空的字典来存储各省份的大学数量。然后，我们可以遍历一个包含各个省份的列表或者集合，对于每个省份，我们可以将其作为字典的键，并将对应的大学数量作为值。如果某个省份已经在字典中存在，我们可以将其对应的值加1；如果某个省份尚未在字典中存在，我们可以将其添加到字典，并将对应的值初始化为1。

完成统计之后，我们可以使用Python中的sorted()函数对字典进行排序。sorted()函数可以接收一个字典作为参数，并返回一个按照字典键进行排序的键值对列表。我们可以将排序结果存储在一个新的列表中。

以下是一个简单的示例代码：

# 省份大学字典
provinces = ['北京市', '上海市', '江苏省', '广东省', '浙江省', '湖北省']
universities = {'北京市': 10, '上海市': 5, '江苏省': 7, '广东省': 8, '浙江省': 6, '湖北省': 4}

# 统计各省份大学数量
def count_universities():
    university_counts = {}
    for province in provinces:
        if province in universities:
            university_counts[province] = universities[province]
    return university_counts

# 排序各省份大学数量
def sort_universities():
    university_counts = count_universities()
    sorted_universities = sorted(university_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_universities

# 输出结果
sorted_universities = sort_universities()
for province, count in sorted_universities:
    print(province, count)

运行以上代码，将输出按照大学数量从多到少的顺序，统计各个省份的大学数量。注意，以上示例只是一个简单的示范，实际情况中，我们可能需要根据具体的数据进行适当的修改。

### 回答3：
在使用Python进行字典统计排序时，可以通过遍历数据集并利用字典的特点来统计各省份的大学数量。

首先，可以创建一个空字典来存储省份和对应的大学数量。然后，遍历数据集，对每个大学所在的省份进行统计。

可以使用一个循环来遍历数据集中每个大学的省份信息。对于每个大学，可以先检查该省份是否已经在字典中存在。如果存在，则将对应的大学数量加1；如果不存在，则将该省份添加到字典中，并将大学数量初始化为1。

例如，假设数据集中的大学信息以列表形式表示为universities = ['北京大学', '北京', '上海交通大学', '上海', ...]。我们可以使用如下的代码来进行统计：

provinces = {}
for i in range(0, len(universities), 2):
university = universities[i]
province = universities[i+1]
if province in provinces:
provinces[province] += 1
else:
provinces[province] = 1

在上述代码中，使用range函数生成了一个步长为2的循环来遍历大学列表。每次循环，我们提取出大学和省份信息，并对省份进行统计。

统计完成后，我们可以通过字典的items方法将字典转换为一个包含省份和大学数量的元组列表。然后，可以使用sorted函数对元组列表根据大学数量进行排序。

sorted_provinces = sorted(provinces.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

将以上代码与上面的统计代码连接起来，即可实现对各省份大学数量的统计和排序。

这样，我们就可以得到按照大学数量由多到少排序的各省份列表。