习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如： 优：5天 良：3天 中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。
import pandas as pd import numpy as np path = open("pmi_days.csv") data = pd.read_csv(path) gp = data.groupby('质量等级') you = dict([x for x in gp])['优'] liang = dict([x for x in gp])['良'] qing = dict([x for x in gp])['轻度污染'] zhong = dict([x for x in gp])['中度污染'] print("优：{}天\n良：{}天\n轻度污染：{}天\n中度污染：{}天".format(len(you.index),len(liang.index), len(qing.index),len(zhong.index))) pm = data.sort_values(by='PM2.5') pm_1 = pm.reset_index(drop=True) print("PM2.5的最大的一天是：{}\t数值：{}".format(pm_1["PM2.5"][-1],pm_1["日期"][-1])) print("PM2.5的最小的一天是：{}\t数值：{}".format(pm_1["PM2.5"][0],pm_1["日期"][0]))
习题2：读入文件1980-2018GDP.csv，完成以下操作： 1.按行输出每年GDP数据，表头列名如文件第1行所示。
2.将各年GDP数据转换成字典格式，以年份为keys,其它值为values（数据类型为列表方式）,例如： { 2017:[827121.7,6.8%,60989] ........ }
3.遍历字典数据，求出GDP的最小值与最大值，并输出数据与对应的年份。
import pandas as pd path = open("1980-2018GDP.csv") data = pd.read_csv(path) # 按行输出每年GDP数据 print(data,end="\n\n") # 将各年GDP数据转换成字典格式，以年份为keys,其它值为values（数据类型为列表方式） dict = data.set_index('年份').T.to_dict('list') print("字典：", end="") print(format(dict),end="\n\n") # 遍历字典数据，求出GDP的最小值与最大值，并输出数据与对应的年份。 max = max(dict, key=dict.get) min = min(dict, key=dict.get) print("GDP最大值：{}\t它所对应的年份：{}".format(dict[max][0],max)) print("GDP最小值：{}\t它所对应的年份：{}".format(dict[min][0],min))1.按行输出每年GDP数据
2.将各年GDP转换为字典格式，以年份为keys，其他值为values（数据类型为列表方式）
3.遍历字典数据，求出GDP的最小值与最大值，并输出数据与对应的年份。
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