Python中转换ISO格式数据并查找最小人口国家的方法

1. 生成字典并找出人口最少的国家 #

首先通过zip()将两个列表合并为对应关系的字典，再编写辅助函数解析人口字符串为数字，最后利用min()函数定位人口最少的国家：

l1 = ["india","pak","usa","bhutan"]
l2 = ["ISO10_00_000","ISO5_00_000","ISO1_00_000","ISO3_00_000"]

# 合并国家与人口字符串为字典
country_pop_map = dict(zip(l1, l2))

def parse_population(pop_str):
    # 移除前缀和下划线，转换为整数
    cleaned = pop_str.replace("ISO", "").replace("_", "")
    return int(cleaned)

# 按解析后的人口数值取最小值对应的国家
min_pop_country = min(country_pop_map.items(), key=lambda item: parse_population(item[1]))[0]

print(f"人口最少的国家：{min_pop_country}")

运行结果为 usa，因为其对应的人口字符串解析后是100000，是所有样本中最小的。

2. "ISO10_00_000"的含义与转换方法 #

含义 #

这个字符串是自定义的人口标识格式：

• ISO 大概率是内部项目/数据来源的前缀标识（并非标准ISO编码）；
• 下划线分隔的数字是为了提升可读性，10_00_000 对应数值1000000（一千万），是示例中的印度人口数据（仅为演示用，非真实数据）。

转换方法 #

只需三步即可转为数字：

• 移除开头的ISO前缀；
• 删除所有下划线_；
• 将处理后的字符串转为整数（或浮点数，若有小数需求）。

示例代码：

pop_str = "ISO10_00_000"
num = int(pop_str.replace("ISO", "").replace("_", ""))
print(num)  # 输出：1000000

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Swapnil Sakhare