Книга «Изучаем Python»
Глава 16 • Загрузка данных ПРИМЕЧАНИЕ
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения ( PDFDrive )
| 338
Глава 16 • Загрузка данных ПРИМЕЧАНИЕ Форматирование заголовков не всегда последовательно; иногда встречаются лишние пробелы, единицы измерения находятся в неожиданных местах . В необработанных файлах данных это быва- ет достаточно часто, но не создает проблем . Печать заголовков и их позиций Чтобы читателю было проще понять структуру данных в файле, выведем каждый заголовок и его позицию в списке: highs_lows.py ... 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) Мы применяем к списку функцию enumerate() для получения индекса каждого элемента и его значения. (Обратите внимание: строка print(header_row) удалена ради этой более подробной версии.) Результат с индексами всех заголовков выглядит так: 0 AKDT 1 Max TemperatureF 2 Mean TemperatureF 3 Min TemperatureF ... 20 CloudCover 21 Events 22 WindDirDegrees Из этих данных видно, что даты и максимальные температуры за эти дни находятся в столбцах 0 и 1. Чтобы проанализировать температурные данные, мы обработа- ем каждую запись данных в файле sitka_weather_07-2014 .csv и извлечем элементы с индексами 0 и 1. Извлечение и чтение данных Итак, нужные столбцы данных известны; попробуем прочитать часть этих данных. Начнем с чтения максимальной температуры за каждый день: highs_lows.py import csv # Чтение максимальных температур из файла. filename = 'sitka_weather_07-2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row = next(reader) Формат CSV 339 highs = [] for row in reader: highs.append(row[1]) print(highs) Программа создает пустой список с именем highs и перебирает остальные стро- ки в файле . Объект reader продолжает с того места, на котором он остановился в ходе чтения файла CSV, и автоматически возвращает каждую строку после текущей позиции. Так как заголовок уже прочитан, цикл продолжается со второй строки, в которой начинаются фактические данные. При каждом проходе цикла значение с индексом 1 (второй столбец) присоединяется к списку highs . В результате будет получен список highs со следующим содержимым: ['64', '71', '64', '59', '69', '62', '61', '55', '57', '61', '57', '59', '57', '61', '64', '61', '59', '63', '60', '57', '69', '63', '62', '59', '57', '57', '61', '59', '61', '61', '66'] Мы извлекли максимальную температуру для каждого дня и аккуратно сохранили полученные данные в строковом формате в списке. Затем преобразуем строки в числа при помощи функции int() , чтобы данные можно было передать matplotlib : highs_lows.py ... highs = [] for row in reader: high = int(row[1]) highs.append(high) print(highs) Строки преобразуются в целые числа в точке перед добавлением температур в список. Результат представляет собой список максимальных температур в чис- ловом формате: [64, 71, 64, 59, 69, 62, 61, 55, 57, 61, 57, 59, 57, 61, 64, 61, 59, 63, 60, 57, 69, 63, 62, 59, 57, 57, 61, 59, 61, 61, 66] Следующим шагом станет построение визуализации этих данных. Нанесение данных на диаграмму Для наглядного представления температурных данных мы сначала создадим про- стую диаграмму дневных максимумов температуры с использованием matplotlib : highs_lows.py import csv from matplotlib import pyplot as plt |