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项目引入
昨天突然发现有一个比较头疼的问题，有一份数据是某一个学校的寝室数据，有不同的维度的分类，总的数据大概有4000数据，需要进行分类，然后按照不同分类维度进行表格制作，最后生成8个文件夹，每个文件夹里面有24个表格，这个就是我们这一个程序的最终实现功能。如果我们用Excel筛选需要点很多次，而且需要几个人的配合工作，这样就比较的费力，那么作为数据分析的Python神器，可不可以解决这个问题了，答案是当然可以！
项目思路
1.首先对这个大量的数据进行导入，用CSV这个库，然后按照Python的对象进行写入和解析，最后存储在pycharm运行内存空间，方便我们下一步操作。
2.导入之后我们就需要分类了，这个时候需要我们写一个算法了，我把它叫做“字典迭代算法”当然是我自己命名的，这个里面涉及到很多的坑，最后我们需要把这个功能封装起来。
3.数据保存也就是，CSV文件的写入数据，最后利用Python的内置模块OS进行文件夹的分类创建，最后实现保存数据，这个时候我们还要解决CSV文件的中文乱码问题。
源码和数据集点击这里下载哟！！
难点
1.解析数据之后如何分割数据，进行保存
2.写入文件的时候如何解决乱码问题
3.怎样去结构化我们的代码程序
代码介绍
大概的思路就是这样，下面我们来具体看看这个程序的功能实现的功能步骤
解析数据
# 1.解析CSV海量数据，用字典保存在内存空间
def csv_data():global dormitory_dataimport csvdormitory_data = []with open(r"寝室数据.csv", encoding='utf-8-sig') as file:#将你的CSV文件和该程序文件放在一个文件夹下面f_csv = csv.reader(file)#读取文件里面的每一行数据，转换为列表赋值给新的变量header = next(f_csv)#利用迭代的方法，直接取出表头行（标题行），更新f_csv的数据，去除了标题行for row in f_csv:data = {}for index in range(7):data[header[index]] = row[index]dormitory_data.append(data)
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这里我们对一份Excel的数据，修改它的后缀名，变成CSV文件的后缀名即可，然后我们就对这个数据进行导入和解析了。
这个解析过程和我们之前的一篇文章《用Python写一个成绩计算系统》的有异曲同工之妙。主要要理解对表头行的提取很数据迭代解析，最后存储在一个列表里面。注意这里一般都是需要声明全局变量的。
效果执行
分割数据
# 分割数据，按照数据的特点
def csv_sort():global dictsdicts=[];i = 0dormitory_datas = dormitory_data.copy()#字典迭代删除迭代数据是一个坑，需要我们时刻更新数据库值dormitory_datass= dormitory_data.copy()for x in dormitory_datass:b = []for sort in dormitory_datass:a_1 = sort["宿舍编号"]b.append(a_1)dicts.append(x)dormitory_data.remove(x)dormitory_datass=dormitory_data.copy()if b[i][:3] != b[i+1][:3]:break