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  3. 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

admin2019-09-02  31
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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