CSV格式文件处理实例——某地气温变化折线图

1、CSV文件是什么，以及与.XLS文件的区别？

csv是文本文件,用记事本就能打开，XLS是二进制的文件只有用EXCEL才能打
csv文件是以逗号为分隔符号，将各字段列分离出的一种ASCII文件。
csv(*.csv) 文件格式只能保存活动工作表中的单元格所显示的文本和数值。工作表中所有的数据行和字符都将保存。
数据列以逗号分隔，每一行数据都以回车符结束。如果单元格中包含逗号，则该单元格中的内容以双引号引起。

2、CSV文件常用的处理方法

1）通过调用csv.reader()，可以创建1个阅读器对象

2）enumerate(),可以获取每个元素的索引及其值

3）可以通过for循环遍历阅读器的各行

filename = 'death_valley_2018_simple.csv'
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)

    dates, lows, highs = [], [], []
    for row in reader:

3、strptime解读日期

2018-02-18可以通过如下函数解读

datetime.strptime('2018-02-18', '%Y-%m-%d')

4、折线图绘制

1）首先绘制画布

2）其次绘制折线以及描绘中间区域

3）再次设置坐标轴等格式

4）最后展示

notes:需要注意的是两个函数

1）plt.fill_between()描绘两个函数之间的中间区域

2）fig.autofmt_xdate()设置X轴坐标的样式

 

    fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
    plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)
    plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
    plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)

    plt.title('Daily high temperatures, July 2014', fontsize=24)
    plt.xlabel('', fontsize=16)
    plt.ylabel('Temperature (F)', fontsize=16)
    fig.autofmt_xdate()
    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

    plt.show()

 5、最后附上整段代码

from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime
import csv


filename = 'death_valley_2018_simple.csv'
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)

    dates, lows, highs = [], [], []
    for row in reader:
        try:
            current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d')
            high = int(row[4])
            low = int(row[5])
        except ValueError:
            print(row[2])
            print(current_date, 'missing date')
        else:
            dates.append(current_date)
            highs.append(high)
            lows.append(low)

    fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
    plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)
    plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
    plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)

    plt.title('Daily high temperatures, July 2014', fontsize=24)
    plt.xlabel('', fontsize=16)
    plt.ylabel('Temperature (F)', fontsize=16)
    fig.autofmt_xdate()
    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

    plt.show()