python分析csv文件对指定内容可视化_Python对CSV文件数据进行可视化

从网上下载数据，并对这些数据进行可视化。

我们将访问并可视化两种常见格式存储的数据：CSV和JSON。分别使用Python中的csv以及json模块对他们进行处理。

然后，我们再根据下载的数据，使用matplotlib创建一个图标。

1、获取CSV文件

我们将首先处理少量的锡卡尔的CSV格式的天气数据，将文件sitka_weather_07-2018_simple.csv复制到创建的程序文件夹中。

附上文件链接：

csv文件下载链接 提取码：zwfj

打开CSV文件如下图所示(如下几项数据):

2、分析CSV数据

直接在Python中调用csv模块，尝试着打印csv文件每行包含什么数据，是否和上方截图相同。

新建highs_lows.py文件

import csv

#将文件名存储在filename中

filename='sitka_weather_2018_simple.csv'

with open(filename) as f:

#创建阅读器（调用csv.reader()将前面存储的文件对象最为实参传给它）

reader=csv.reader(f)

#调用了next()一次，所以这边只调用了文件的第一行，并将头文件存储在header_row中

header_row=next(reader)

print(header_row)

测试结果如下（代码不懂的看注释）：

和上面的csv文件第一行对比是相同的。

3、打印文件头及其位置

从csv文件中我们可以看出数据并不是很多，基本是我们要用到的，如果是数据量足够大，每行足够多，这时候我们找数据位置的话，会有些繁琐，这边我们可以对文件头进行索引。

修改highs_lows.py文件

import csv

#将文件名存储在filename中

filename='sitka_weather_2018_simple.csv'

with open(filename) as f:

#创建阅读器（调用csv.reader()将前面存储的文件对象最为实参传给它）

reader=csv.reader(f)

#调用了next()一次，所以这边只调用了文件的第一行，并将头文件存储在header_row中

header_row=next(reader)

for index,column_header in enumerate(header_row):

print(index,column_header)

输出结果如下，指出了每个头文件的索引：

从中我们可以得出日期和最高气温分别存储在第2列和第5列