Python对CSV文件数据进行可视化

从网上下载数据，并对这些数据进行可视化。 我们将访问并可视化两种常见格式存储的数据：CSV和JSON。分别使用Python中的csv以及json模块对他们进行处理。 然后，我们再根据下载的数据，使用matplotlib创建一个图标。 1、获取CSV文件 我们将首先处理少量的锡卡尔的CSV格式的天气数据，将文件sitka_weather_07-2018_simple.csv复制到创建的程序文件夹中。 附上文件链接： csv文件下载链接 提取码：zwfj 打开CSV文件如下图所示(如下几项数据): 2、分析CSV数据 直接在Python中调用csv模块，尝试着打印csv文件每行包含什么数据，是否 在Python编程中，CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常见的数据存储格式，用于存储表格数据。在本示例中，我们将学习如何使用Python处理CSV文件并进行数据可视化。我们需要导入必要的库，包括`csv`用于读取CSV文件，`matplotlib.pyplot`用于数据可视化。 1. **获取CSV文件** 我们需要下载名为`sitka_weather_07-2018_simple.csv`的CSV文件，并将其放置在我们的项目文件夹中。这个文件包含了锡卡尔地区2018年7月的天气数据。可以使用提供的链接下载，并使用提取码`zwfj`解压。 2. **分析CSV数据** 使用Python的`csv`模块，我们可以打开并读取CSV文件。首先创建一个文件`highs_lows.py`，然后使用`open()`函数和`csv.reader()`方法来读取文件。`csv.reader()`返回一个迭代器，可以逐行读取数据。通过调用`next(reader)`，我们可以获取文件的第一行，即列名。通过打印这些列名，我们可以验证它们是否与CSV文件中显示的一致。 3. **打印文件头及其位置** 使用`enumerate()`函数，我们可以为文件头的每一项分配一个索引，这有助于我们定位数据。例如，日期位于第二列，最高气温位于第五列。 4. **提取并读取数据** 知道了数据的位置后，我们可以读取特定列的数据。在这个例子中，我们关注每日的最高气温。通过遍历`csv.reader()`生成的每一行，我们可以将第五列的值（即最高气温）添加到一个列表中。如果原始数据是字符串，我们需要使用`int()`函数将其转换为整数类型，以便进行数值计算。 5. **绘制气温图表** 我们使用`matplotlib.pyplot`库创建一个简单的图形来展示气温变化。我们需要导入`pyplot`模块，然后使用`plt.plot()`函数绘制数据。在本例中，`highs`列表包含了所有最高气温的值，我们可以将其作为Y轴数据，X轴则通常使用日期，但由于示例未涉及日期处理，这里可能会略过日期的显示。`plt.show()`函数用于显示绘制的图形。 Python处理CSV文件的关键在于理解`csv`模块的用法，如`csv.reader()`和`csv.writer()`等。对于数据可视化，`matplotlib`提供了丰富的功能，如创建折线图、散点图、柱状图等。通过这些工具，我们可以轻松地从CSV文件中提取数据并进行可视化分析，这对于数据分析和数据科学项目至关重要。