Pythonban tudna segíteni valaki?

Meddig jutottál?

G.

0. Létrehozol egy üres listát

1. Megnyitod a fájlt olvasásra (open()).

2. A kapott fájlobjektumot felhasználva soronként végigmész az állományon (for ciklus)

3. A kapott sort szétbontod a kívánt karakterek mentén (split()) és belerakod a listába (append()). Esetleg ügyelj a sorvége jelekre (replace()).

Így kapsz egy kért dimenziós listát, az egyik dimenzió a sorok, a másik az oszlopok.

4. Ha oszloponként szeretnéd az adatokat egy-egy sorba rakni, arra szolgál a zip():

oszlopok = zip(*sorok)

5. Ezt utána akár át is alakíthatod tuple-ba (tuple()).

Tehát az oszlopok kerüljenek tuple-be?

Pl.:

sorok = (sor1, sor2, sorn)

adatok = (adat1, adat2, adatn)

A split() függvény feldarabolja a beolvasott sort az elválasztójel mentén és egy listába rakja:

>>> 'alma,korte,banan'.split(',')

['alma', 'korte', 'banan']

A zip() pedig tuple-ba rendezi a listák oszlopait:

>>> a = [1, 2, 3]

>>> b = [4, 5, 6]

>>> zip(a, b)

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

Ezt összerakva beolvasod és darabolod a sorokat amit egy listában tárolsz, majd meghívod rajta a zip() függvényt:

>>> sorok = [['alma', '5', 'erett'], ['korte', '2', 'romlott'], ['banan', '4', 'eladva']]

>>> zip(*sorok)

[('alma', 'korte', 'banan'), ('5', '2', '4'), ('erett', 'romlott', 'eladva')]

Ha rosszul értettem és csak a sorok kellenek tuple-ban akkor tuple(beolvasott.split(','))

Jó, tudom, kicsit túlmutat a kérdésen a javaslatom, de python alatt táblázatszerű adatstruktúrák kezelésére van egy nagyon népszerű és hatékony könyvtár: pandas (python for data anaysis). Egy vesszővel elválasztott adatfile (csv) beolvasása a következő képpen történik:

Mondjuk igy nez ki a file:

gyumolcs,darab,forint

alma,15,2

korte,45,3

szilva,21,2

import pandas as pd

file = "test.csv"

df = pd.read_csv(file, delimiter=",")

Mennyibe kerul az osszes alma:

df[df.gyumolcs == "alma"].darab * df[df.gyumolcs == "alma"].forint

Mennyibe kerul az osszes gyumolcs:

sum(df.darab * df.forint)

Lehet, hogy erre a tulegyszerusitett peldara egy kicsit eroltetett a pandas hasznalata, de egy kicsit is komplikaltabb esetben rettenetesen leegyszerusiti a kodolast. (Mar ehhez is loopokat kellett volna irni.)