М97 Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения
жүктеу/скачать 6,19 Mb. Pdf көрінісі
|
Изучаем Python
| sitka_highs.py
... with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row = next(reader) ❶ for index, column_header in enumerate(header_row): print(index, column_header) Функция enumerate() возвращает индекс каждого элемента и его значение при переборе списка . (Обратите внимание: строка print(header_row) удалена ради этой, более подробной версии.) Результат с индексами всех заголовков выглядит так: 0 STATION 1 NAME 2 DATE 3 PRCP 4 TAVG 5 TMAX 6 TMIN Из этих данных видно, что даты и максимальные температуры за эти дни находятся в столбцах 2 и 5. Чтобы проанализировать температурные данные, мы обработаем каждую запись данных в файле sitka_weather_07-2018_simple .csv и извлечем элемен- ты с индексами 2 и 5. Извлечение и чтение данных Итак, нужные столбцы данных известны; попробуем прочитать часть этих данных. Начнем с чтения максимальной температуры за каждый день: sitka_highs.py ... with open(filename) as f: 350 Глава 16 • Загрузка данных reader = csv.reader(f) header_row = next(reader) # Чтение максимальных температур ❶ highs = [] ❷ for row in reader: ❸ high = int(row[5]) highs.append(high) 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 те- кущей позиции. Так как заголовок уже прочитан, цикл продолжается со второй строки, в которой начинаются фактические данные. При каждом проходе цикла значение с индексом 5 (заголовок TMAX ) присваивается переменной high . Функ- ция int() преобразует данные, хранящиеся в строковом виде, в числовой формат для последующего использования. Значение присоединяется к списку highs . В результате будет получен список highs со следующим содержимым: [62, 58, 70, 70, 67, 59, 58, 62, 66, 59, 56, 63, 65, 58, 56, 59, 64, 60, 60, 61, 65, 65, 63, 59, 64, 65, 68, 66, 64, 67, 65] Мы извлекли максимальную температуру для каждого дня и аккуратно сохранили полученные данные в строковом формате в списке. Следующим шагом станет по- строение визуализации этих данных. Нанесение данных на диаграмму Для наглядного представления температурных данных мы сначала создадим про- стую диаграмму дневных максимумов температуры с использованием Matplotlib: жүктеу/скачать 6,19 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|