《Python编程从入门到实践》记录之Python处理CSV文件数据

目录

1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）

2、打印文件头及其位置

3、提取并读取、显示数据

4、在图表中添加日期（datetime模块）

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csv模块包含在Python标准库中，可用于分析CSV文件中的数据行。

1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv  # 导入CSV模块
from datetime import datetime

from matplotlib import pyplot as plt

# Get dates, high, and low temperatures from file.
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)
    print(header_row)

代码解析：

• csv.reader()函数，创建一个与该文件关联的阅读器对象。
• CSV模块包含函数next()，返回文件中的下一行，上述代码只调用了一次next()，得到文件的第一行。
• 将reader返回的数据存储在header_row中，得到与天气相关的文件头，指出每行包括哪些数据

运行结果：

['AKDT', 'Max TemperatureF', 'Mean TemperatureF', 'Min TemperatureF', 'Max Dew PointF', 
'MeanDew PointF', 'Min DewpointF', 'Max Humidity', ' Mean Humidity', ' Min Humidity', 
' Max Sea Level PressureIn', ' Mean Sea Level PressureIn', ' Min Sea Level PressureIn', 
' Max VisibilityMiles', ' Mean VisibilityMiles', ' Min VisibilityMiles', ' Max Wind SpeedMPH', 
' Mean Wind SpeedMPH', ' Max Gust SpeedMPH', 'PrecipitationIn', ' CloudCover', ' Events', ' WindDirDegrees']

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2、打印文件头及其位置

为了让文件头数据更容易理解，将列表中的每个头文件及其位置打印出来：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv
from datetime import datetime

from matplotlib import pyplot as plt

# Get dates, high, and low temperatures from file.
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)

    for index, colum_header in enumerate(header_row):
        print(index, colum_header)

代码解析：

对列表header_row调用了enumerate来获取每个元素的索引及其值

运行结果：

0 AKDT
1 Max TemperatureF
2 Mean TemperatureF
3 Min TemperatureF
4 Max Dew PointF
5 MeanDew PointF
6 Min Dewpoint