"custom_relation.csv"

好的，文件路径已确认。下面是代码实现：

import csv

# 创建一个名为relation的空字典
relation = {}

# 打开csv文件并读取数据
with open("custom_relation.csv", newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    next(reader)  # 跳过首行
    for row in reader:
        # 将csv文件中的每一行数据添加到relation字典中
        key = row[0]
        value = row[1:]
        relation[key] = value

上述代码会读取名为custom_relation.csv的文件，并将其中的数据存储在一个名为relation的字典中。请确保该csv文件与代码文件在同一目录下，并且csv文件中第一行为表头，不包含数据。

相关问题

小明想用pandas分析某公司的客户关系，数据文件存储在 custom_relation.csv文件中。 （1）请导入必要的包，并读取custom_relation.csv文件，数据赋值给relation对象。（5分） （2）显示relation对象前十行数据；查看relation的基本统计特性；查看relation对象的维度；打印全部的列名称。（10分） （3）‘Total day charge’表示每日消费额，请按每日消费额排序，并按照消费额从大到小输出。（5分） （4）使用loc方法输出0至10行，State，Total day minutes的数据。（5分） （5）请按照State进行分组求和，并将结果赋值给sc，按‘Total day charge’从大到小排序并输出State, Total day charge, Total eve charge。（10分） （6）使用柱状图打印输出sc。

好的，让我来一步一步回答你的问题：

(1) 导入必要的包，并读取 custom_relation.csv 文件，数据赋值给 relation 对象：

import pandas as pd

# 读取数据文件
relation = pd.read_csv('custom_relation.csv')

(2) 显示 relation 对象前十行数据；查看 relation 的基本统计特性；查看 relation 对象的维度；打印全部的列名称：

# 显示前十行数据
print(relation.head(10))

# 查看基本统计特性
print(relation.describe())

# 查看对象维度
print(relation.shape)

# 打印全部列名称
print(relation.columns)

(3) ‘Total day charge’ 表示每日消费额，请按每日消费额排序，并按照消费额从大到小输出：

# 按每日消费额排序
relation.sort_values('Total day charge', ascending=False, inplace=True)

# 输出
print(relation[['Total day charge']])

(4) 使用 loc 方法输出 0 至 10 行，State，Total day minutes 的数据：

# 使用 loc 方法输出 0 至 10 行，State，Total day minutes 的数据
print(relation.loc[0:10, ['State', 'Total day minutes']])

(5) 请按照 State 进行分组求和，并将结果赋值给 sc，按 ‘Total day charge’ 从大到小排序并输出 State, Total day charge, Total eve charge：

# 按照 State 进行分组求和，并将结果赋值给 sc
sc = relation.groupby('State').sum()

# 按 Total day charge 从大到小排序并输出 State, Total day charge, Total eve charge
print(sc[['Total day charge', 'Total eve charge']].sort_values('Total day charge', ascending=False))

(6) 使用柱状图打印输出 sc：

# 导入绘图包
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用柱状图打印输出 sc
sc.plot(kind='bar', y='Total day charge')
plt.show()

好了，以上就是你提出的问题的完整解答啦！

h_list = [] t_list = [] r_list = [] self.train_kg_dict = collections.defaultdict(list) self.train_relation_dict = collections.defaultdict(list) for row in self.kg_train_data.iterrows(): h, r, t = row[1] h_list.append(h) t_list.append(t) r_list.append(r) self.train_kg_dict[h].append((t, r)) self.train_relation_dict[r].append((h, t)) self.h_list = torch.LongTensor(h_list) self.t_list = torch.LongTensor(t_list) self.r_list = torch.LongTensor(r_list)

这段代码看起来像是一个数据处理的部分，有些细节我可能看不出来，但是大致意思是将三元组（头实体，关系，尾实体）从kg_train_data中提取出来，并将它们分别存储在h_list、r_list、t_list三个列表中。同时，还将头实体h作为键，对应的值是一个包含(t, r)元组的列表train_kg_dict[h]，表示以h为头实体的所有三元组。同理，将关系r作为键，对应的值是一个包含(h, t)元组的列表train_relation_dict[r]，表示所有关系为r的三元组。最后，将h_list、t_list、r_list转化为PyTorch的张量分别存储在self.h_list、self.t_list、self.r_list中。