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wzjs 2025/7/29 12:01:17

爱采购seo,网站关键词排名优化系统,精通网站建设工资多少钱,政府网站的功能在文本文件中存储数据，可以将数据作为一系列以逗号分隔的值（CSV）写入文件，这种文件称为CSV文件。例如： 65，43，24，2，4，5，32，&#xff0…

在文本文件中存储数据，可以将数据作为一系列以逗号分隔的值（CSV）写入文件，这种文件称为CSV文件。例如：

65，43，24，2，4，5，32，，，24，0.0，132

CSV文件对人来说比较麻烦阅读，但程序可以轻松提取并处理其中的数据。

1、分析CSV文件头

csv模块在Python标准库中，可以用于分析CSV文件中的数据行。

import csvfilename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)print(header)

导入csv模块，打开文件并将文件对象存储在f中。然后调用csv.reader()并将前面存储的文件对象传递给它，从而创建一个与该文件关联的阅读器（reader）对象，并将其保存在reader中。

模块csv中包含next()函数，调用它并将阅读器对象传递给它，将返回文件的下一行。在上述代码中，只调用了一次，因此只得到文件的第一行。

['STATION', 'NAME', 'DATE', 'PRCP', 'TAVG', 'TMAX', 'TMIN']

reader处理文件中的第一行，并将以逗号分隔的数据存储在一个列表中。

文件的格式并非总是一致的，空格和单位可能出现在奇怪的地方。

2、打印文件头及其位置

import csvfilename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)for index,column in enumerate(header):print(index,column)

对列表使用enumerate()函数来获取每个元素以及索引。

0 STATION
1 NAME
2 DATE
3 PRCP
4 TAVG
5 TMAX
6 TMIN

由此可以知道每一列存储的是什么数据，如STATION存储在第一列。

3、提取并读取数据

接下来尝试读取每天的TMAX数据：

import csvfilename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax = []for row in reader:tmax.append(row[5])print(tmax)

创建空列表用于存储TMAX数据，遍历文件中的所有行。阅读器从其停留的地方继续往下读取CSV文件，每次都自动返回当前所处位置的下一行。由于已经读取了文件头，因此循环从第二行开始。每次循环都索引[5]找到TMAX列的数据并添加到列表。

['62', '58', '70', '70', '67', '59', '58', '62', '66', '59', '56', '63', '65', '58', '56', '59', '64', '60', '60', '61', '65', '65', '63', '59', '64', '65', '68', '66', '64', '67', '65']

继续将这些字符串数据转换为数字，方便使用：

import csvfilename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax = []for row in reader:t = int(row[5])tmax.append(t)print(tmax)

[62, 58, 70, 70, 67, 59, 58, 62, 66, 59, 56, 63, 65, 58, 56, 59, 64, 60, 60, 61, 65, 65, 63, 59, 64, 65, 68, 66, 64, 67, 65]

4、绘制图表

使用matplolib创建一个显示每日最高气温TMAX的简单图表：

import csvimport matplotlib.pyplot as pltfilename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax = []for row in reader:t = int(row[5])tmax.append(t)#绘制图表
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(tmax,c='r')
#设置样式
plt.title("Daily max temperatures", fontsize=24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
plt.ylabel('Temperature(F)',fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

将最高气温列表传递给plot()，并将数据点绘制为红色（c='r'）。设置标题及其字体大小。设置x轴标签及其大小，y轴标签及其大小。设置坐标轴刻度参数。

5、模块datetime

接下来在图表中添加日期。

"USW00025333","SITKA AIRPORT, AK US","2018-07-01","0.25",,"62","50"

日期在第三列：“2018-07-01”，为了将字符串转换为表示日期的对象，可以使用模块datetime中的方法strptime()。

strptime()的用法：

>>> from datetime import daetime
>>> first_date = datetime.strptime('2014-02-21', '%Y-%m-%d')
>>> print(first_date)
2014-02-21 00:00:00

首先导入模块datetime中的datetime类，然后调用方法strptime()，并将日期字符串作为实参。第二个参数表示如何设置日期格式。%Y-让Python将第一个连字符前面的部分设为年份；%m-将第二个连字符前面的部分设为月份；%d将最后一部分设为日期。

方法strptime()可以接收各种参数并根据它们来处理日期字符串：

模块datetime中设置日期和时间格式的参数
参数	含义
%A	星期的名称，如Monday
%B	月份名，如January
%m	月份，（01-12）
%d	日期，（01-31）
%Y	年份，如2016
%y	两位数年份，如16
%H	24小时制的小时（00-23）
%I	12小时制的小时（01-12）
%p	am/pm
%M	分钟（00-59）
%S	秒数（00-61）

6、在图表中添加日期

提取最高气温和日期，并将它们传递给plot函数：

import csv
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as pltfilename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax,date = [],[]for row in reader:t = int(row[5])tmax.append(t)d = datetime.strptime(row[2], "%Y-%m-%d")date.append(d)#绘制图表
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(date, tmax,c='r')
#设置样式
plt.title("Daily max temperatures", fontsize=24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel('Temperature(F)',fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

将日期字符串（row[2]）转换为datetime对象，并将其添加到列表date。将日期列表和最高气温列表传递给plot()。调用fig.autofmt_xdate()来绘制斜的日期标签以免重叠。

7、添加更多的数据

设置号格式后，添加更多的数据来绘制图表。

import csv
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as pltfilename = 'sitka_weather_2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax,date = [],[]for row in reader:t = int(row[5])tmax.append(t)d = datetime.strptime(row[2], "%Y-%m-%d")date.append(d)#绘制图表
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(date, tmax,c='r')
#设置样式
plt.title("Daily max temperatures - 2018", fontsize=24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel('Temperature(F)',fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

修改读取的文件以及标题：

8、添加数据系列

在上述图表中添加数据文件中的最低气温：

import csv
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as pltfilename = 'sitka_weather_2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax,tmin,date = [],[],[]for row in reader:t = int(row[5])tmax.append(t)t = int(row[6])tmin.append(t)d = datetime.strptime(row[2], "%Y-%m-%d")date.append(d)#绘制图表
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(date, tmax,c='r')
plt.plot(date,tmin,c='blue')#设置样式
plt.title("Daily max and min temperatures - 2018", fontsize=24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel('Temperature(F)',fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

9、给图表区域着色

接着通过给图表着色来呈现每天的气温范围。使用fill_between()方法，该方法接收一个x值系列和一个y系列，并填充两个系列之间的空间：

import csv
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as pltfilename = 'sitka_weather_2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax,tmin,date = [],[],[]for row in reader:t = int(row[5])tmax.append(t)t = int(row[6])tmin.append(t)d = datetime.strptime(row[2], "%Y-%m-%d")date.append(d)#绘制图表
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(date, tmax,c='r',alpha=0.5)
plt.plot(date,tmin,c='blue',alpha=0.5)
plt.fill_between(date,tmax,tmin,facecolor='b',alpha=0.1)#设置样式
plt.title("Daily max and min temperatures - 2018", fontsize=24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel('Temperature(F)',fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

实参alpha指定颜色透明度：alpha为0表示完全透明，1（默认）表示完全不透明。设置为0.5可以让红色和蓝色折线看起来更浅。

调用fill_between()方法，传递date作为x值，传递两个y值：tmax和tmin。参数facecolor指定填充区域的颜色。

10、文件数据缺失或错误

有时候，文件中的数据可能会有缺失值或错误值，这会导致程序不能正常运行。

例如，如果文件中某一行TMAX和TMIN 缺失：

"USW00025333","SITKA AIRPORT, AK US","2018-01-12","0.18",,"",""

会出现报错：

Traceback (most recent call last):File "tmax_tmin.py", line 12, in <module>t = int(row[5])
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

原因是无法将空字符串（' '）转换为整数。为了解决这个问题，在文件读取时执行错误检查代码，对数据可能出现的问题进行处理：

import csv
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as pltfilename = 'sitka_weather_2018_simple.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header = next(reader)tmax,tmin,date = [],[],[]for row in reader:try:maxt = int(row[5])mint = int(row[6])d = datetime.strptime(row[2], "%Y-%m-%d")except ValueError:print(d,' missing data')else:tmax.append(maxt)tmin.append(mint)date.append(d)#绘制图表
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(date, tmax,c='r',alpha=0.5)
plt.plot(date,tmin,c='blue',alpha=0.5)
plt.fill_between(date,tmax,tmin,facecolor='b',alpha=0.1)#设置样式
plt.title("Daily max and min temperatures - 2018", fontsize=24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel('Temperature(F)',fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

缺失项那行会引发异常，执行打印代码。之后继续处理下一行数据。