Formati dati 4 Challenge

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1. Cure termali

✪✪ Un centro benessere accoglie clienti che possono decidere di usufruire tra uno o più servizi. Il centro segna queste informazioni in un file centro-benessere1.csv mettendo 1 se il servizio viene erogato, altrimenti 0:

[1]:

../_images/formats_formats4-chal_2_0.png

Ogni servizio ha lo stesso costo_unitario=100 euro, e il centro vuole conoscere la spesa totale per ciascun cliente.

Scrivi una funzione terme che dato il nome di un file, lo legge e RITORNA un dizionario che associa a ciascuna persona il conto da saldare.

  • USA il csv.reader, con encoding utf-8

  • NON scrivere la costante 100 nel codice

Esempio:

>>> terme('centro-benessere.csv')

{'Marco':    400,
 'Andrea':   300,
 'Sara':     600,
 'Rosa':     200,
 'Cristina': 300,
 'Roberto':  100}
[2]:
import csv

costo_unitario = 100  # euro

def terme(nome_file):
    pass # IMPLEMENTAMI



res1 = terme('centro-benessere1.csv')
print(res1)
assert res1 == { 'Marco':    400,
                 'Andrea':   300,
                 'Sara':     600,
                 'Rosa':     200,
                 'Cristina': 300,
                 'Roberto':  100}

res2 = terme('centro-benessere2.csv')
#print(res2)
assert res2 == { 'Giulio': 300,
                 'Sabina': 100 }
{'Marco': 400, 'Andrea': 300, 'Sara': 600, 'Rosa': 200, 'Cristina': 300, 'Roberto': 100}

2. Personaggi storici del Trentino

✪✪✪ Requisiti: Formato file CSV, matrici di liste, dizionari

Oggi faremo un salto nella storia analizzando il dataset personaggi-storici-trentino.csv

Sorgente dati: Provincia Autonoma di Trento, dati.trentino.it

Dal dataset estrarremo 3 colonne: Nome, Luogo di Nascita e Data di nascita

2.1 Il primo parsing

  1. Leggi una riga alla volta dall’originale come lista, costruisci una NUOVA riga di 3 colonne e sistema gli eventuali problemi riscontrati, facendo infine una STAMPA della riga sistemata:

  • per leggere, usa l’encoding 'latin-1', altrimenti il file potrebbe non aprirsi proprio o potresti vedere strani caratteri invece delle accentate (verifica sia in Python, che aprendo in LibreOffice/Excel)

  1. Converti ‘sconosciuto’ nella stringa vuota

ATTENZIONE alle stringhe 'sconosciuto ' con uno spazio alla fine !!!

  1. Converti le sigle di città in nomi estesi. A tal fine, usa il dizionario province definito più sotto

  2. Se un nome o sigla di città NON è tra parentesi, metti il risultato tra parentesi, togliendo la virgola

ESEMPI conversione luogo di nascita:

SCRIVI DEL CODICE GENERICO !

NON METTERE QUESTI VALORI PARTICOLARI IN UN DIZIONARIO !

sconosciuto        -> ''
Affori, MI         -> Affori (Milano)
Barcellona, ME     -> Barcellona (Messina)
Castel Noarna (TN) -> Castel Noarna (Trento)
Mocenigo di Rumo (Valle di Non - TN) -> Mocenigo di Rumo (Valle di Non - Trento)
Montecosaro,MC     -> Montecosaro (Macerata)
Pieve Tesino (TN)  -> Pieve Tesino (Trento)
Pomarolo (TN)      -> Pomarolo (Trento)
Sacco di Rovereto, Trento -> Sacco di Rovereto (Trento)
San Lorenzo Bellizzi, CO  -> San Lorenzo Bellizzi (Como)
Sesto San Giovanni, MI    -> Sesto San Giovanni (Milano)
Taio (TN)          -> Taio (Trento)
Volterra, PI       -> Volterra (Pisa)
[3]:

# Servono solo queste, non dovrebbero esserci casi diversi da questi # Al massimo, pensa ad un meccanismo per gestire le eccezioni province = { 'TN': 'Trento', 'PI': 'Pisa', 'MC': 'Macerata', 'CO': 'Como', 'ME': 'Messina', 'MI': 'Milano' } import csv # scrivi dopo qui

2.2 Scrittura output

Dopo aver risolto il punto precedente, scrivi un CSV output-personaggi.csv contenente le righe come appena sistemate:

  • l’header del csv di output deve essere tutto minuscolo:

nome, luogo di nascita, data di nascita
  • invece di latin-1, solo per scrivere usa la codifica 'utf-8'

2.3 Il secolo

Prova ad aggiungere una colonna 'secolo', che contenga solo il secolo, nel formato a 3 o 4 cifre e sempre con 2 zeri:

  • Se il tuo codice fallisce su alcune date tirando eccezioni, prova ad usare un try except per gestire eventuali problemi

  • SUGGERIMENTO: Per capire se un carattere è una cifra, usa il metodo .isdigit():

'4'.isdigit()    # True
'423'.isdigit()  # True
'3k2'.isdigit()  # False

Mettiamo qualche esempio di trasformazione:

1672 -> 1600
13/05/1702 -> 1700
4 febbraio 1875 -> 1800
Fine del 300 -> 300
Prima meta del 900 -> 900

Alcuni casi sono piuttosto particolari, e per semplicità consideriamo solo l’ultima data:

A cavallo fra il 600 e il 700 -> 700

I casi più difficili sono con i numeri romani, ci sono vari modi per risolverlo, per semplicità puoi usare il dizionario secoli che ti forniamo noi che mappa per es. i primi venti numeri romani al relativo anno, e poi scansionando le date se trovi una corrispondenza applichi la sostituzione

IV secolo -> 300
prima meta dell'XI secolo -> 1000
A cavallo tra l'XI e il XII secolo -> 1100
[4]:
secoli = {
     'I': 0,
     'II':100,
     'III':200,
     'IV':300,
     'V':400,
     'VI':500,
     'VII':600,
     'VIII':700,
     'IX':800,
     'X':900,
     'XI':1000,
     'XII':1100,
     'XIII':1200,
     'XIV': 1300,
     'XV':1400,
     'XVI':1500,
     'XVII':1600,
     'XVIII':1700,
     'XIX':1800,
     'XIX':1900,
     'XX':2000,
}

2.4 Controlla

Se hai processato correttamente il dataset, dovresti aver ottenuto un output come questo: output-atteso-personaggi.csv