#提取并读取数据
import csv
filename='filename.csv'
with open(filename) as f:
reader=csv.reader(f)
#读取文件的首行
header_row=next(reader)
highs=[]
for row in reader:
highs.append(row[1])
#此时上述均为字符串类型,接下来将字符串类型转换为数字
for row in reader:
high=int (row[1])
highs.append(high)
#将字符串'2014-7-1'转换为表示一个相应日期的对象
#datetime中
'''
%A 星期名称
%B 月份名
%m 用数字表示的月份
%d 用数字表示月份中的一天
%Y 四位的年份
%y 两位的年份
%H 24小时制的小时数
%I 12小时制的小时数
%p am或pm
%M 分钟数
%S 秒数
'''
from datetime import datetime
first_data=datatime.strptime('2014-7-1','%Y-%m-%d')
#绘制数据系列图表
filename='filename.csv'
with open(filename) as f:
reader=csv.reader(f)
header_row=next(reader)
dates,highs,lows=[],[],[]
for row in reader:
current_date=datetime_strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
dates.append(current_date)
high=int(row[1])
highs.append(high)
low=int(row[3])
lows.append(low)
fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
#alpha指定颜色的透明度,alpha为0表示完全透明,默认为1
plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5)
plt.plot(dates,lows,c='blue')
#为避免坐标轴值重叠,将重叠的坐标轴数字设置为斜体
fig.autofmt_xdate()
#将lows和highs之间浅蓝色填充
plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.1)
#当csv文件中某一日期下值为null时将会报错,此时应用如下方式解决:
for row in reader:
try:
current_date=datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
high=int (row[1])
low=int(row[3])
except ValueError:
print(current_date,'missing data')
else:
dates.append(current_date)
highs.append(high)
lows.append(low)
#json
#json中数据为
'''
[{'country name':'Arab world',
'country code':'ARB',
'Year':'1960'
'Value':'96388069'
}
]
'''
import json
filename='population.json'
with open(filename) as f:
pop_data=json.load(f)
for pop_dict in pop_data:
if pop_dict['Year']=='2010':
country_name=pop_dict['country name']
population=pop_dict['Value']
print(country_name+":"+population)
气象数据分析
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转载自blog.csdn.net/Stestack/article/details/90551888
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