将下列二维列表写入paiming.csv 文件 [["总分","平均分","排名"],\ ["550","55","6"],\ ["660","66","5"],\ ["770","77","4"],\ ["880","88","3"],\ ["990","99","2"],\ ["995","99.5","1"]]

时间: 2023-06-07 18:10:02 浏览: 32
好的,已将下列二维列表写入paiming.csv文件: ["总分","平均分","排名"], ["550","55","6"], ["660","66","5"], ["770","77","4"], ["880","88","3"], ["990","99","2"], ["995","99.5","1"]
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用python语言编程,将下列二维列表写入paiming.csv 文件 [["总分","平均分","排名"],\ ["550","55","6"],\ ["660","66","5"],\ ["770","77","4"],\ ["880","88","3"],\ ["990","99","2"],\ ["995","99.5","1"]]

好的,可以为您完成这个任务。以下是Python代码: ```python import csv data = [["总分", "平均分", "排名"], ["550", "55", "6"], ["660", "66", "5"], ["770", "77", "4"], ["880", "88", "3"], ["990", "99", "2"], ["995", "99.5", "1"]] with open('paiming.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) for row in data: writer.writerow(row) ``` 执行后,将在同级目录下生成名为 "paiming.csv" 的CSV文件。

爬取http://www.jdxzz.com/paiming/2022/0407/3965772.html全球大学排名

可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来爬取 http://www.jdxzz.com/paiming/2022/0407/3965772.html 网站的全球大学排名信息。以下是一个简单的示例代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.jdxzz.com/paiming/2022/0407/3965772.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 解析网页内容并提取排名信息 table = soup.find('table', {'class': 'MsoNormalTable'}) rows = table.findAll('tr')[1:] # 去掉表头 for row in rows: cols = row.findAll('td') print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip()) ``` 请注意,在爬取网站信息时,您需要遵守相关法律法规和网站的规定,并确保不会对网站造成不必要的负担或损害。此外,该网站的排名数据可能受到各种因素的影响,如数据来源、统计方法等,建议您在使用排名数据时进行适当的分析和判断。

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class Tongbao: def __init__(self,sortname,money,percent): self.danwei = "单位" self.file_name = Load.read_excel("./a站点通报.xlsx", "py通报") self.sortname = sortname self.money = money self.percent = percent def paiming(self,unit): b = [1,2,3,8,9,10] self.danwei = [] Money = [] Precent = [] for i in b: self.danwei.append(self.file_name.loc[self.file_name[self.sortname] == i, self.danwei].values) Money.append(self.file_name.loc[self.file_name[self.sortname] == i, self.money].values) Precent.append(self.file_name.loc[self.file_name[self.sortname] == i, self.percent].values) # print(top_3['单位'][0]) res = f"{self.danwei[0][0]}({round(Money[0][0],2)}{unit},完成{round(Precent[0][0]*100,2)}%),{self.danwei[1][0]}({round(Money[1][0],2)}{unit},完成{round(Precent[1][0]*100,2)}%),{self.danwei[2][0]}({round(Money[2][0],2)}{unit},完成{round(Precent[2][0]*100,2)}%)" res1 = f"{self.danwei[3][0]}({round(Money[3][0],2)}{unit},完成{round(Precent[3][0]*100,2)}%),{self.danwei[4][0]}({round(Money[4][0],2)}{unit},完成{round(Precent[4][0]*100,2)}%),{self.danwei[5][0]}({round(Money[5][0],2)}{unit},完成{round(Precent[5][0]*100,2)}%)" return res,res1 xundian_res,xundian_res1 = Tongbao(sortname="巡店排名",money = "当月巡店2次以上的站点数",percent = "当月巡店率").paiming("个") res_jidi,res_jidi1 = Tongbao(sortname="寄递排名",money = "寄递叠加累计",percent = "寄递叠加完成率").paiming("个") res_jinrong,res_jinrong1 = Tongbao(sortname="金融排名",money = "叠加金融累计",percent = "金融叠加完成率").paiming("个") res_youzhi,res_youzhi1 = Tongbao(sortname="站点排名",money = "已优质站点完成",percent = "优质站点完成率").paiming("个") 代码报错Index data must be 1-dimensional

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