Python数据处理（三）——美国西雅图自行车流量可视化

目的：熟悉时间序列数据的处理方法和时间序列的使用，并用可视化展示出来。

下载数据：可以通过复制链接下载；也可以通过软件直接下载，下载文件存放在当前工作目录下。数据来源：#下载数据 !curl -o FremontBridge.csv https://data.seattle.gov/api/views/65db-xm6k/rows.csv?accessType=DOWNLOAD

代码：

!curl -o FremontBridge.csv https://data.seattle.gov/api/views/65db-xm6k/rows.csv?accessType=DOWNLOAD

前两章已经提到过数据处理的基本步骤，在此不做过多的陈述。基本是导入模块和读取数据形成数据框。

#导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn


data = pd.read_csv('FremontBridge.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
data.head()

数据显示的前五行：