分析该城市中每个区域的污染情况 输入：一个输入文本文件含有该城市不同区域每天的PM10数据 例如：Luoyang,zone1,2021-01-01,20.5 Luoyang,zone2,2021-01-01,30.1 Luoyang,zone1,2021-01-02,60.2 Luoyang,zone2,2021-01-02,20.4 Luoyang,zone1,2021-01-03,55.5 Luoyang,zone2,2021-01-03,52.5 显示每个区域PM10超过50ug/m3的天数 例如：（zone1,2） (zone2,1)

好的，我会解析输入文本文件，并统计每个区域PM10超过50ug/m3的天数。以下是代码实现：

def analyze_pollution(file_path):
    data = {}
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f.readlines():
            city, zone, date, pm10 = line.strip().split(',')
            if zone not in data:
                data[zone] = []
            data[zone].append(float(pm10))

    result = {}
    for zone, pm_list in data.items():
        count = 0
        for pm in pm_list:
            if pm > 50:
                count += 1
        result[zone] = count

    return result

该函数接受一个文件路径作为输入参数，返回一个字典，其键为区域名称，值为该区域PM10超过50ug/m3的天数。你可以调用这个函数并传入输入文本文件的路径，以获取每个区域的污染情况。

相关问题

要求：分析该城市中每个区域的污染情况 输入：一个输入文本文件含有该城市不同区域每天的PM10数据 例如：Luoyang,zone1,2021-01-01,20.5 Luoyang,zone2,2021-01-01,30.1 Luoyang,zone1,2021-01-02,60.2 Luoyang,zone2,2021-01-02,20.4 Luoyang,zone1,2021-01-03,55.5 Luoyang,zone2,2021-01-03,52.5 输出：显示每个区域PM10超过50ug/m3的天数 例如：（zone1,2） (zone2,1)

好的，我明白了你的问题。这是一个非常典型的数据分析问题，可以通过编写Python脚本来实现。你可以按照以下步骤来完成该任务：

1. 读取输入文件中的数据，将其存储在一个列表中。

2. 对于每个区域，统计超过50ug/m3的天数。

3. 将结果输出，可以按照区域名称的字母顺序排序。

以下是一个可能的Python实现：

# 读取输入文件
with open('input.txt') as f:
    data = f.readlines()

# 统计每个区域超过50ug/m3的天数
stats = {}
for line in data:
    city, zone, date, pm10 = line.strip().split(',')
    pm10 = float(pm10)
    if zone not in stats:
        stats[zone] = 0
    if pm10 > 50:
        stats[zone] += 1

# 输出结果
for zone in sorted(stats.keys()):
    print(f'({zone},{stats[zone]})')

你可以将输入数据保存在名为"input.txt"的文件中，并将上述代码保存在名为"pollution.py"的文件中。然后在终端中执行以下命令：

python pollution.py

程序将输出每个区域超过50ug/m3的天数。

mapreduce分析该城市中每个区域的污染情况 输入：一个输入文本文件含有该城市不同区域每天的PM10数据 例如：Luoyang,zone1,2021-01-01,20.5 Luoyang,zone2,2021-01-01,30.1 Luoyang,zone1,2021-01-02,60.2 Luoyang,zone2,2021-01-02,20.4 Luoyang,zone1,2021-01-03,55.5 Luoyang,zone2,2021-01-03,52.5 显示每个区域PM10超过50ug/m3的天数 例如：（zone1,2） (zone2,1)

好的，这个问题可以使用MapReduce来解决。以下是MapReduce的实现：

Mapper函数：

def mapper(_, line):
    city, zone, date, pm10 = line.strip().split(',')
    yield zone, float(pm10)

Reducer函数：

def reducer(zone, pm_list):
    count = 0
    for pm in pm_list:
        if pm > 50:
            count += 1
    yield zone, count

在MapReduce中，Mapper函数将输入文件中的每一行数据转换为(key, value)键值对，其中key为区域名称，value为PM10浓度。Reducer函数接收Mapper函数输出的(key, value)键值对列表，对于每个区域计算PM10超过50ug/m3的天数，然后将结果输出为(key, value)键值对，其中key为区域名称，value为PM10超过50ug/m3的天数。

你可以使用Hadoop或其他MapReduce框架来运行这个程序，并传入输入文本文件的路径，在程序运行完成后，你将会得到每个区域的污染情况。