数据以两种常见格式存储：CSV和JSON
CSV文件格式
comma-separated values
python
import csv
filename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
print(header_row)
# ['USW00025333', 'SITKA AIRPORT, AK US', '2018-01-01', '0.45', '', '48', '38']
for index, column_header in enumerate(header_row):
# 打印文件位置和文件头
print(index, column_header)0 USW00025333
1 SITKA AIRPORT, AK US
2 2018-01-01
3 0.45
4
5 48
6 38
csv.reader()：将前面存储的文件对象作为实参传递给它，创建一个与该文件相关联的阅读器对象
next()返回文件中的下一行
第一次调用该函数，返回第一行，依次增加
enumerate()函数可以将一个可迭代对象转换为一个枚举对象，返回的枚举对象包含每个元素的索引和对应的元素值
python
enumerate(iterable, start=0)iterable：必需，表示要枚举的可迭代对象start：可选，表示元素索引的起始值
'STATION', 'NAME', 'DATE', 'PRCP', 'TAVG', 'TMAX', 'TMIN'
STATION 记录数据的气象站的编码
NAME 气象站的名称
TMAX 最高温度 TMIN 最低温度
获取某一列的值
python
filename = 'sitka_weather_07-2021_simple.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader) # 该文件第一行是"STATION","NAME","DATE","TAVG","TMAX","TMIN"，没有数字温度，使用next跳过改行
# 从文件中获取最高温度
highs = []
for row in reader:
high = int(row[5]) # 文件里的数据都是以字符串格式储存的
highs.append(high)
print(highs)
# [53, 52, 54, 55, 55, 54, 53, 53, 53, 51, 51, 54, 52, 51, 50, 54, 56, 57, 55, 56, 54, 55, 56, 54, 52, 49, 57, 52, 52, 60, 48]绘制温度图表
python
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname='msyh.ttc', size=14) # 假设选择msyh字体，大小为14
# 根据最高温度绘制图形。
plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(highs, c='red')
# 设置图形的格式。
ax.set_title("2018年7月每日最高温度", fontsize=24,fontproperties=font)
ax.set_xlabel('', fontsize=16)
ax.set_ylabel("温度 (F)", fontsize=16,fontproperties=font)
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
plt.show()labelsizexy轴上的数字的大小
模块datetime 将字符串转为日期
python
from datetime import datetime
first_date = datetime.strptime('2018-07-01', '%Y-%m-%d')
print(first_date) # 2018-07-01 00:00:00
# first_date # datetime.datetime(2018, 7, 1, 0, 0)| 实参 | 含义 |
|---|---|
| %A | 星期几，如Monday |
| %B | 月份名，如January |
| %m | 用数表示的月份（01～12） |
| %d | 用数表示的月份中的一天（01～31） |
| %Y | 四位的年份，如2019 |
| %y | 两位的年份，如19 |
| %H | 24小时制的小时数（00～23） |
| %I | 12小时制的小时数（01～12） |
| %p | am或pm |
| %M | 分钟数（00～59） |
| %S | 秒数（00～61） |
在图表中添加日期
python
import csv
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname='msyh.ttc', size=14)
filename = 'sitka_weather_07-2021_simple.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
# 从文件中获取日期和最高温度
dates, highs = [], []
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d')
high = int(row[5])
dates.append(current_date)
highs.append(high)
# 根据最高温度绘制图形
plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, highs, c='red')
# 设置图形的格式
ax.set_title("2021年7月每日最高温度", fontsize=24,fontproperties=font)
ax.set_xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
ax.set_ylabel("温度 (F)", fontsize=16,fontproperties=font)
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
# which可以接收三个值： 'major', 'minor', 'both'
plt.show()fig.autofmt_xdate()：绘制倾斜的日期标签
ax.tick_params()是用来设置坐标轴刻度线和刻度标签的属性的函数
axis='both'表示要设置x轴和y轴的刻度线和刻度标签的属性
which='major'表示要设置的是主刻度线和刻度标签的属性，即显示刻度值的那些刻度线和刻度标签
涵盖更长的时间
python
filename = 'sitka_weather_2021_simple.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
# 从文件中获取日期和最高温度和最低温度
dates, highs, lows = [], [], []
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d')
high = int(row[4])
low = int(row[5])
dates.append(current_date)
highs.append(high)
lows.append(low)
# 根据最高温度和最低温度绘制图形
plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, highs, c='red')
ax.plot(dates, lows, c='blue')
# 设置图形的格式
ax.set_title("2021年每日最高温度", fontsize=24,fontproperties=font)
ax.set_xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
ax.set_ylabel("温度 (F)", fontsize=16,fontproperties=font)
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
plt.show()
给图表区域着色
方法fill_between()
python
# 根据最高温度绘制图形
plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=1)
ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)
错误检查
数据缺失
try-except-else 代码块
continue跳过数据
remove() 或del 删除数据
python
filename = 'death_valley_2021_simple.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
# 从文件中获取日期和最高温度
dates, highs, lows = [], [], []
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d')
try:
high = int(row[4])
low = int(row[5])
except ValueError:
print(f"Missing data for {current_date}")
else:
dates.append(current_date)
highs.append(high)
lows.append(low)
# 根据最高温度和最低温度绘制图形
plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=1)
ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)
# 设置图形的格式
title = "2018年每日最高温度和最低温度\n美国加利福尼亚州死亡谷"
ax.set_title(title, fontsize=20,fontproperties=font)
ax.set_xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
ax.set_ylabel("温度 (F)", fontsize=16,fontproperties=font)
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
plt.show()
调整图表大小
figsize 单位为英寸
python
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))