Книга «Изучаем Python»
Глава 16 • Загрузка данных ПРИМЕЧАНИЕ
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
2 5343781172763690906
| 338 Глава 16 • Загрузка данных
ПРИМЕЧАНИЕ Форматирование заголовков не всегда последовательно; иногда встречаются лишние пробелы, единицы измерения находятся в неожиданных местах . В необработанных файлах данных это быва- ет достаточно часто, но не создает проблем . Печать заголовков и их позиций Чтобы читателю было проще понять структуру данных в файле, выведем каждый заголовок и его позицию в списке:
...
with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row = next(reader)
for index, column_header in enumerate(header_row): print(index, column_header) Мы применяем к списку функцию enumerate() для получения индекса каждого элемента и его значения. (Обратите внимание: строка print(header_row) удалена ради этой более подробной версии.) Результат с индексами всех заголовков выглядит так: 0 AKDT
1 Max TemperatureF 2 Mean TemperatureF ...
20 CloudCover 21 Events 22 WindDirDegrees Из этих данных видно, что даты и максимальные температуры за эти дни находятся в столбцах 0 и 1. Чтобы проанализировать температурные данные, мы обработа- ем каждую запись данных в файле sitka_weather_07-2014 .csv и извлечем элементы с индексами 0 и 1. Извлечение и чтение данных Итак, нужные столбцы данных известны; попробуем прочитать часть этих данных. Начнем с чтения максимальной температуры за каждый день: highs_lows.py import csv # Чтение максимальных температур из файла. filename = 'sitka_weather_07-2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row = next(reader)
Формат CSV 339 highs = [] for row in reader: highs.append(row[1]) print(highs) Программа создает пустой список с именем highs
и перебирает остальные стро- ки в файле . Объект reader продолжает с того места, на котором он остановился в ходе чтения файла CSV, и автоматически возвращает каждую строку после текущей позиции. Так как заголовок уже прочитан, цикл продолжается со второй строки, в которой начинаются фактические данные. При каждом проходе цикла значение с индексом 1 (второй столбец) присоединяется к списку highs .
В результате будет получен список highs
со следующим содержимым: ['64', '71', '64', '59', '69', '62', '61', '55', '57', '61', '57', '59', '57', '61', '64', '61', '59', '63', '60', '57', '69', '63', '62', '59', '57', '57', '61', '59', '61', '61', '66'] Мы извлекли максимальную температуру для каждого дня и аккуратно сохранили полученные данные в строковом формате в списке. Затем преобразуем строки в числа при помощи функции int()
, чтобы данные можно было передать matplotlib :
... highs = [] for row in reader: high = int(row[1]) highs.append(high)
print(highs) Строки преобразуются в целые числа в точке перед добавлением температур в список. Результат представляет собой список максимальных температур в чис- ловом формате: [64, 71, 64, 59, 69, 62, 61, 55, 57, 61, 57, 59, 57, 61, 64, 61, 59, 63, 60, 57, 69, 63, 62, 59, 57, 57, 61, 59, 61, 61, 66] Следующим шагом станет построение визуализации этих данных. Нанесение данных на диаграмму Для наглядного представления температурных данных мы сначала создадим про- стую диаграмму дневных максимумов температуры с использованием matplotlib :
import csv from matplotlib import pyplot as plt 340 Глава 16 • Загрузка данных # Чтение максимальных температур из файла. ... # Нанесение данных на диаграмму. fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) plt.plot(highs, c='red') # Форматирование диаграммы. plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24) plt.xlabel('', fontsize=16) plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16) plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) plt.show() Мы передаем при вызове plot() список
highs и аргумент c='red' для отобра- жения точек красным цветом. (Максимумы будут выводиться красным цветом, а минимумы синим.) Затем указываются другие аспекты форматирования (напри- мер, размер шрифта и метки) , уже знакомые вам по главе 15. Так как даты еще не добавлены, метки для оси x не задаются, но вызов plt.xlabel() изменяет раз- мер шрифта, чтобы метки по умолчанию лучше читались . На рис. 16.1 показана полученная диаграмма: это простой график температурных максимумов за июль 2014 г. в Ситке (штат Аляска).
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|