读取特定行和特定列的csv文件，作图

最新推荐文章于 2025-05-06 14:28:46 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-06 14:28:46 发布 · 178 阅读

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#pycharm #python

文章介绍了使用Python的pandas库读取CSV文件，解析日期，然后利用matplotlib绘制不同时间下行总流量的图表的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

也是参考各位优快云大佬的代码，融合在一起，侵删。

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd
from datetime import datetime
file_name = 'E:\data\\0721-0727.csv'

with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)

    for i in range(6):
        header_row = next(reader)

    dates, blocks, ltes = [], [], []
    for row in reader:
        try:
            current_date = datetime.strptime(row[1][0:row[1].rfind('-')], '%Y.%m.%d %H:%M')
            block=str(row[0])
            lte=str(row[29])

            if block=='###':
                print(current_date)
                print(block)
                print(lte)
            else:
                break #shi

        except ValueError:
            print(current_date, 'missing date')

        else:
            dates.append(current_date)
            blocks.append(block)
            ltes.append(lte)


    test=pd.DataFrame({'BLOCK':blocks,'DATAS':dates,'LTES':ltes})
    test.to_csv('test.csv',index = None,encoding='utf8')

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    data1 = pd.read_csv('test.csv')

    fig = plt.figure(figsize=(36, 24))
    xdata = []
    ydata = []

    xdata = data1.loc[:, 'DATAS']
    ydata = data1.loc[:, 'LTES']

    plt.plot(xdata, ydata, color='r', marker='o', mec='r', mfc='w', label=u'LTE_下行总流量[单位:MByte]')
    plt.xticks(rotation=45)

    plt.title(u"不同时间下行总流量图", size=40)
    plt.legend()
    plt.xlabel(u'时间', size=40)
    plt.ylabel(u'下行总流量，单位MByte', size=40)

    plt.show()