在线教育市场投资事件分析：2015-2020年领域估值排名

本数据集包含2015-2020年在线教育市场的投资事件信息，涵盖时间、公司名称、融资轮次、投资金额、投资人、最新估值等关键数据。通过分析该数据集，可以了解在线教育领域投资趋势，并识别具有较高投资价值的领域。

数据集说明：

时间: 投资事件发生的时间，格式为：年/月/日。
公司名称: 被投资的公司名称。
公司网址: 被投资公司在信息披露网站的主页URL。
融资轮次: 融资轮次。
投资金额: 融资金额，单位有人民币、美元等不同货币。该字段的值有多种类型，包括：明确金额、金额范围、未披露。（读入数据后应换算成统一单位，金额范围按中值记录，未披露按0记录）
投资人: 投资人，有单个投资人、多个投资人、未披露。
最新估值(估算): 投资后，被投资公司的估值。估值=投资人投资金额/投资人所占股权比例。
字段1: 被投资公司所在的领域（一级）。
字段2: 被投资公司所在的领域（二级）。
字段3: 被投资公司所在的领域（三级）。

数据分析目标

列出所有的一级领域，统计每个领域的总估值，并按照估值降序排列，估值相同按领域升序。最后将结果写入result.txt文件中。

代码示例

import json

# 读取JSON文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 定义领域和对应的估值
fields_value = {}

# 统计每个领域的总估值
for item in data:
    field = item['字段1']
    value = float(item['最新估值(估算)'].replace('亿人民币', '').replace('$', '').replace('亿美元', ''))
    if field in fields_value:
        fields_value[field] += value
    else:
        fields_value[field] = value

# 按照估值降序排列，估值相同按领域升序
sorted_fields_value = sorted(fields_value.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))

# 将结果写入文件
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for item in sorted_fields_value:
        f.write(item[0] + '	' + str(item[1]) + ' 亿人民币\n')