Python：对应的 CSV 行值

Question

对于代码中指定的两列（IP 和平台）的每个对应值，我想将它们连接起来，然后计算这个连接字符串在整个 csv 数据库中出现的次数。

这段代码目前需要将近一个小时才能在命令行中遍历1000行数据，这似乎是双for循环的结果。如果不出意外，如何在不使用此双循环的情况下将每个对应 IP 的平台附加到 users_country_platform 列表？

import sys
import csv
from collections import Counter

users_country_platform = []
with open(sys.argv[1], 'r') as UserLog:
    IPs = [row['client_ip_address'] for row in csv.DictReader(UserLog)]
    UserLog.seek(0)
    platforms = [row['platform'] for row in csv.DictReader(UserLog)]
    for platform in platforms:
        for IP in IPs:
            if IP != 'NULL' and platform != 'NULL' or 'None':
               users_country_platform.append(str(response.country.iso_code) + ', ' + platform)

另一种解决方案是在国家键内建立一个子数组，以便输出的形式为 [国家：平台：计数]，但我认为我需要一种不同的计数方法。对这两种方法的建议将不胜感激。

Answer 1

我使用了一个非常简单的示例，但希望您可以使用下面的示例并将其应用到您的代码中。采用上面的 csv 格式，考虑以下内容：

import csv
import os
cwd = os.getcwd()

counter = {}
with open(cwd+'\test.csv', 'rb') as file_in:
    reader = csv.DictReader(file_in, restval=None, restkey=None, dialect='excel')
    for row in reader:
        conc = row['ip'] + row['platform']
        counter.setdefault(conc, 0)
        counter[conc] += 1

print counter

希望这展示了如何仅用一个循环计算两列的唯一出现次数！

Python：对应的 CSV 行值

Python: Corresponding CSV Row Values

python

csv

for-loop

corresponding-records