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大胆预测2018年至2020年我国五个城市的房产价格走势如下所示,同时保存为“price2020.csv”文件。其中,2018/2019/2020年所列出的数值为当前年份与前一年份的涨跌比。例如,2018列数据是预测2018年房价以2017年价格为基数(1
大胆预测2018年至2020年我国五个城市的房产价格走势如下所示,同时保存为“price2020.csv”文件。其中,2018/2019/2020年所列出的数值为当前年份与前一年份的涨跌比。例如,2018列数据是预测2018年房价以2017年价格为基数(1
admin
2019-09-02
47
问题
大胆预测2018年至2020年我国五个城市的房产价格走势如下所示,同时保存为“price2020.csv”文件。其中,2018/2019/2020年所列出的数值为当前年份与前一年份的涨跌比。例如,2018列数据是预测2018年房价以2017年价格为基数(100)的比值,2019列数据是预测2019年房价以2018年价格为基数(100)的比值,2020列数据是预测2020年房价以2019年价格为基数(100)的比值。
城市 2018 2019 2020
北京 112 130 140
上海 123 140 121
广州 99 95 130
深圳 101 129 94
沈阳 93 92 87
请编写程序,以2017年为基数,预测2018/2019/2020年房价涨跌比,生成一个类似文件,名称为“price2020a2017.csv”,保留整数。
选项
答案
参考程序: fi=open(’’price2020.csv’’,’’r’’) fo=open(’’price2020a2017.csv’’,’’w’’) ls=[] for line in fi: line=line.replace(’’\n’’,’’’’) ls.append(line.split(’’,’’)) for i in range(1,len(ls)): for j in range(1,len(ls[i])): if ls[i][j].isnumeric(): if j==1: base=100 else: base=float(Is[i][j-1]) ls[i][j]=’’{:.0f}’’.format(base*float(ls[i][j])/100) for row in ls: fo.write(’’,’’.join(row)+’’\n’’) fi.close() fo.close()
解析
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二级Python题库NCRE全国计算机二级分类
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二级Python
NCRE全国计算机二级
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