如何基于CSV文件生成键为院系、值为对应数量的字典

问题原因 #

你的原有代码存在以下逻辑错误：

• 提前硬编码院系列表既容易出现拼写错误（比如你写的buiseness、大小写不匹配的smart IOT），也无法适配CSV中实际出现的院系值
• 内层遍历逻辑错误：每读取一行CSV，就给所有预设院系的列表追加一次当前行的院系值，完全没有做匹配判断
• 最终赋值逻辑错误：直接将所有院系的统计值设为了预设列表的总长度，和实际出现次数完全无关

正确实现 #

方案1：统计所有出现过的院系（最常用，无需提前预设列表） #

使用Python标准库collections.Counter可以非常便捷地完成统计：

import csv
from collections import Counter

with open('fake_student_records.csv', mode='r', encoding='utf-8') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    # 直接提取所有行的department字段交给Counter统计
    dept_count = Counter(row['department'].strip() for row in csv_reader)

# 转成普通字典（如果需要的话，Counter本身也是字典子类）
print(dict(dept_count))

如果需要忽略大小写、统一输出格式（比如全小写/首字母大写），可以修改提取逻辑：

# 比如统一转全小写统计
dept_count = Counter(row['department'].strip().lower() for row in csv_reader)

方案2：仅统计你预设的names列表中的院系 #

如果确实需要限定统计范围为你提前定义的院系，可以用如下逻辑：

import csv

names = ['japanese', 'psychology', 'economics', 'business', 'biology', 'medical', 'software', 'smart iot', 'big data', 'electronics', 'contents IT']
# 初始化统计字典
dept_count = {name: 0 for name in names}

with open('fake_student_records.csv', mode='r', encoding='utf-8') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for row in csv_reader:
        current_dept = row['department'].strip().lower()
        # 匹配到预设列表中的院系再计数+1
        if current_dept in dept_count:
            dept_count[current_dept] += 1

print(dept_count)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17143278