Python 數據分析之雙色球高頻數據統計

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基礎數據準備 基礎數據是通過爬蟲獲取到。 以下是從第一期03年雙色球開獎號到今天的所有數據整理,截止目前一共2549期,balls.txt 文件內容如下 Python 代碼實現 分析數據特征和數據處理方式選擇 python學習交流Q群:906715085### #導入Counter from col ...


基礎數據準備

基礎數據是通過爬蟲獲取到。

以下是從第一期03年雙色球開獎號到今天的所有數據整理,截止目前一共2549期,balls.txt 文件內容如下

在這裡插入圖片描述

Python 代碼實現

分析數據特征和數據處理方式選擇

python學習交流Q群:906715085###
#導入Counter
from collections import Counter

def readfile():
    red_lists=[]
    blue_lists=[]
    #打開文件並獲取文件句柄
    with open("./balls.txt", "r",encoding='utf-8') as fp: 
    #開始讀取文件並返回一個list
    list1=fp.readlines() 
    #遍歷整個文件內容
    for i in range(len(list1)):
        #替換掉\n的字元再按空格分隔
        list2=str(list1[i]).replace("\n","").split(" ")
        for j in range(len(list2)):
            if j==6:
               #藍球放入到blue_lists 列表中
               blue_lists.append(list2[j])
            else:
               #紅球放入到red_lists 列表中
               red_lists.append(list2[j]) 
        #Counter可以快速便捷的對某些對象做一些統計操作,這裡是對列表裡面的數據進行出現次數統計,返回一個tuple
        red_count=Counter(red_lists)
        blue_count=Counter(blue_lists)
        #most_common可以用來統計列表或字元串中最常出現的元素並做排序,並返回一個list
        k = red_count.most_common(len(red_count)) 
        #輸出出現頻率最高的六個紅球
        print("the red ball:",k[:6]) 
        l = blue_count.most_common(len(blue_count))
        #輸出出現頻率最高的六個藍球
        print("the blue ball:",l[:6]) 
        
if __name__=="__main__":
    readfile()

 

執行結果執行結果對比驗證

在這裡插入圖片描述

從官網獲取的數據進行對比,一致性校驗通過。

總結:

Python 在數據處理方面有著非常強大的優勢,Python 的 Panda 庫也可以非常出色的完成雙色球的數據統計,大家有興趣的可以實驗一下。

最後

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