前几篇都是手动录入或随机函数产生的数据。实际有许多类型的文件，以及许多方法，用它们从文件中提取数据来图形化。
比如之前python基础(12)介绍打开文件的方式，可直接读取文件中的数据，扩大了我们的数据来源。下面，将展示几种方法。
我们将使用内置的 csv 模块加载CSV文件
CSV文件是一种特殊的文本文件，文件中的数据以逗号作为分隔符，很适合进行数据的解析。先用excle建立如下表格和数据，另存为csv格式文件，放到代码目录下。
包含在Python标准库中自带CSV 模块，我们只需要import进来就能使用。比如我们需要将上面的CSV文件都打印出来，代码 如下:
import csv #import csv 用来导入csv模块
filename = 'E:\WorkSpace\python\coding\score.csv' #文件保存的绝对路径
with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中
reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容
for row in reader: # 用for循环打印每一行
print(row)
运行结果如下：
['Name', 'Grade', 'Class', 'Age', 'mathscore', 'Englishscore']
['Lucy', '7', '2', '14', '95', '86']
['bush', '8', '1', '15', '80', '75']
['lily', '7', '3', '14', '93', '95']
['Jack', '8', '2', '14', '87', '84']
['Mary', '9', '1', '15', '85', '86']
['philip', '7', '3', '14', '90', '92']
['Liming', '9', '2', '16', '99', '87']
打印文件头及其位置
读入文件，是为了获取其中的数据，需要将相关信息进行分离，先看看如何读出头即文件的第一行， next()返回文件中的下一行。
import csv #import csv 用来导入csv模块
filename = 'E:\WorkSpace\python\coding\score.csv' #文件保存的绝对路径
with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中
reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容
header_row = next(reader) #模块csv包含函数 next() ，调用它并将阅读器对象传递给它时，它将返回文件中的下一行。
#调用了next()一次，因此得到的是文件的第一行，其中包含文件头
#for row in reader: # 用for循环打印每一行 # print(row)
for index, column_header in enumerate(header_row): #对列表调用了enumerate()来获取每个元素的索引及其值
print(index, column_header)
运行后的结果如下所示：
0 Name
1 Grade
2 Class
3 Age
4 mathscore
5 Englishscore
提取其中索引，即name的索引为0，Grade的索引为1，知道了索引便可以读取其中的任何数据，比如我们要打印出mathscore，索引为4，于是代码如下：
scores =[] 定义一个空的list
for row in reader:
scores.append(int(row[4])) #读取的文件，默认为字符串，用int()转换为数字。
print(scores)
运行结果：
[95, 80, 93, 87, 85, 90, 99]
接下来，制作图表展示一下，先把mathscore和englishscore分数做个柱状对比。代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import csv #import csv 用来导入csv模块
filename = 'E:\WorkSpace\python\coding\score.csv' #文件保存的绝对路径
with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中
reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容
header_row = next(reader) #模块csv包含函数 next() ，调用它并将阅读器对象传递给它时，它将返回文件中的下一行。
#调用了 next() 一次，因此得到的是文件的第一行，其中包含文件头
mathscores =[] #定义两个列表
englishscores=[]
for row in reader:
mathscores.append(int(row[4])) #读取索引为4的数据，默认为字符串，用int()转换为数字。
englishscores.append(int(row[5])) #读取索引为5的数据，用int()转换为数字。
plt.bar([1,3,5,7,9,11,13],mathscores,label='math',color='#FF2204')
plt.bar([2,4,6,8,10,12,14],englishscores, label='englis', color='g')
plt.legend()
plt.title('scores')
plt.show()
已将那些打印相关代码删除。看运行结果：
接下来，我们读取文件 ，并根据文件中的时间来绘制图表
新建一个年份的数据（真的是胡编乱造的数据），第一列是年份，第二列每年毕业的人数，第三列是每年申请人数，如图所示：
要求：
1，按年份分别显示出每年两者的人数，并用不同的颜色表示；
2、两者间也用其他颜色进行填充。
完成代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import csv #import csv 用来导入csv模块
from datetime import datetime #引入时间相关模块
filename = 'E:\WorkSpace\python\coding\graduatesNumbers.csv' #文件保存的绝对路径
with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中
reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容
header_row = next(reader)
dates=[]
numbers=[]
application_numbers=[]
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y/%m/%d") #年份，strptime()日期格式转化为字符串格式的函数
dates.append(current_date)
numbers.append(int(row[1])) #读取索引为1的数据，默认为字符串，用int()转换为数字，即Numbers of graduates 。
application_numbers.append(int(row[2])) #读取索引为2的数据，即Number of applicants
plt.plot(dates,numbers,label='Numbers of graduate', c='red') #显示第一条线
plt.plot(dates,application_numbers,label='Number of applicant', c='green') #显示第二条线application_numbers折线
plt.fill_between(dates,numbers, application_numbers, facecolor='blue', alpha=0.5) #在两线之间填充颜色 alpha透明度
plt.title("The numbers of graduate",fontsize=24)
plt.xlabel('Years', fontsize=16)
plt.ylabel("The numbers", fontsize=16)
plt.legend()
plt.show()
实际运行结果如下：
以上就是Python实现从文件中加载数据的方法详解的详细内容，更多关于Python 加载数据的资料请关注脚本之家其它相关文章！