如何排序和存储只有前3个位置从两个。CSV文件，然后将它们存储到两个列中。使用Python的CSV文件？

Question

对文件中的数据进行排序average2016。csv和平均值2017。csv。仅存储每个文件中前3个位置。前3个位置的数据将存储在一个文件中，命名为top3。csv。前三名中的每一列。csv文件将存储每年的结果。因此，排名前三。csv文件将包含2016列和2017列。

我正在使用Python 3.8与熊猫

我不知道该怎么办。我需要对这些文件中的数据进行排序。我只需要存储每个位置的前3个位置。CSV文件。排名前三的位置将是平均值前三位的位置。CSV文件。然后我必须将每个平均值文件中的前三个平均值存储到一个文件top3中。csv。新的。CSV文件，需要有两列，2016和2017。

我在为每个文件考虑这样的内容：

df = pd.read_csv('average2016.csv')

df.nlargest(3, ['SNOW'])

Answer 1

我想我知道了。你需要两样东西，re和文件名。

import re 
year_format = re.compile(r'[0-9]{4}')
result = pd.DataFrame()
for filename in ['average2016.csv', 'average2017.csv']:
    file = pd.read_csv(filename)
    # value_counts() will return a sorted series base on occurance
    # convert to dict and get keys to get the most occured locations 
    all_loc = dict(file['NAME'].value_counts()).keys()
    # delete the above line, and uncomment the following:
    # all_loc = list(dict(file['NAME'].value_counts()).items())
    # all_loc.sort(key=lambda item: item[1], revese=True)
    # all_loc = [item[0] for item in all_loc]
    most_loc = list(all_loc)[:3]
    year = year_format.search(filename).group()
    result[year] = most_loc
result.to_csv('yourfilename.csv', index=False)