对csv数据的可视化处理

该博客展示了如何使用Python的pandas和matplotlib库读取CSV数据并绘制柱状图,用于显示不同省份的'nowConfirm', 'confirm', 'dead', 'heal', 'healRate', 'deadRate'等指标的分布情况。

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2021.12.30

在这里插入图片描述

1. 柱状图

# 2021.12.30
# 流失安的问题
# csv处理+直方图显示
import pandas
import pandas as pd
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] =  ['YouYuan'] # 在画图前先设置中文字体,比如使用YouYuan(中文幼圆)字体:
data_name = pd.read_csv(r'C:\Users\ASUS\Desktop\data.csv')
y_label=['nowConfirm','confirm','dead','heal','healRate','deadRate']
for i in range(2,8):
    x = data_name.iloc[:,1]
    y = data_name.iloc[:,i]
    plt.xlabel('province')
    plt.ylabel(y_label[i-2])
    plt.bar(x,y)
    plt.show()

pyplot 子模块提供 bar() 函数来生成条形图。

CSV(逗号分隔值)文件进行可视化处理是将数据转换为图形或图表的过程,以便更直观地理解和分析数据。以下是一些常见的方法和工具,用于对CSV文件进行可视化处理: ### 方法和工具 1. **Python和Matplotlib** - **Matplotlib**:一个强大的绘图库,可以生成各种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图等。 - **Pandas**:用于数据处理和分析的库,可以方便地读取和处理CSV文件。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 绘制折线图 plt.plot(data['X'], data['Y']) plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.title('折线图示例') plt.show() ``` 2. **Excel** - **Excel**:一个常用的电子表格软件,内置了丰富的图表功能,可以轻松地对CSV文件进行可视化处理。 3. **Tableau** - **Tableau**:一个强大的数据可视化工具,支持多种数据源,包括CSV文件。它提供了交互式的可视化界面,可以创建复杂的仪表盘和报告。 4. **R和ggplot2** - **ggplot2**:一个基于R语言的绘图系统,可以创建复杂的统计图形。 ```R library(ggplot2) library(readr) # 读取CSV文件 data <- read_csv("data.csv") # 绘制散点图 ggplot(data, aes(x = X, y = Y)) + geom_point() + labs(title = "散点图示例", x = "X轴", y = "Y轴") ``` 5. **在线工具** - **Google Sheets**:类似于Excel的在线工具,可以直接导入CSV文件并进行可视化。 - **Plotly**:一个交互式图表库,支持多种编程语言和在线平台。 ### 优点 - **直观性**:图表比纯数据表格更直观,便于快速理解数据趋势和模式。 - **交互性**:一些工具(如Tableau和Plotly)提供交互式图表,用户可以动态探索数据。 - **自动化**:使用编程语言(如Python和R)可以自动化数据处理可视化过程,提高效率。
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