М97 Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения
Глава 16 • Загрузка данных >>> from datetime import datetime
жүктеу/скачать 6,19 Mb. Pdf көрінісі
|
Изучаем Python
- Бұл бет үшін навигация:
- Таблица 16.1. Аргументы форматирования даты и времени из модуля datetime Аргумент Описание
| 352
Глава 16 • Загрузка данных >>> from datetime import datetime >>> first_date = datetime.strptime('2018-07-01', '%Y-%m-%d') >>> print(first_date) 2018-07-01 00:00:00 Сначала необходимо импортировать класс datetime из модуля datetime . Затем вызывается метод strptime() , первый аргумент которого содержит строку с датой. Второй аргумент сообщает Python, как отформатирована дата. В данном примере значение '%Y-' сообщает Python, что часть строки, предшествующая первому дефису, должна интерпретироваться как год из четырех цифр; '%m-' приказывает Python интерпретировать часть строки перед вторым дефисом как число, представ- ляющее месяц; наконец, '%d' приказывает Python интерпретировать последнюю часть строки как день месяца от 1 до 31. Метод strptime() может получать различные аргументы, которые описывают, как должна интерпретироваться запись даты. В табл. 16.1 перечислены некоторые из таких аргументов. Таблица 16.1. Аргументы форматирования даты и времени из модуля datetime Аргумент Описание %A Название дня недели (например, Monday) %B Название месяца (например, January) %m Порядковый номер месяца (от 01 до 12) %d День месяца (от 01 до 31) %Y Год из четырех цифр (например, 2019) %y Две последние цифры года (например, 19) %H Часы в 24-часовом формате (от 00 до 23) %I Часы в 12-часовом формате (от 01 до 12) %p AM или PM %M Минуты (от 00 до 59) %S Секунды (от 00 до 61) Представление дат на диаграмме Научившись обрабатывать данные в файлах CSV, вы сможете улучшить диаграмму температурных данных. Для этого мы извлечем из файла даты ежедневных макси- мумов и передадим даты и максимумы функции plot() : sitka_highs.py import csv from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt filename = 'data/sitka_weather_07-2018_simple.csv' with open(filename) as f: Формат CSV 353 reader = csv.reader(f) header_row = next(reader) # Чтение дат и максимальных температур из файла. ❶ dates, highs = [], [] for row in reader: ❷ current_date = datetime.strptime(row[2], "%Y-%m-%d") high = int(row[5]) dates.append(current_date) highs.append(high) # Нанесение данных на диаграмму. plt.style.use('seaborn') fig, ax = plt.subplots() ❸ ax.plot(dates, highs, c='red') # Форматирование диаграммы. plt.title("Daily high temperatures, July 2018", fontsize=24) plt.xlabel('', fontsize=16) ❹ fig.autofmt_xdate() plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16) plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) plt.show() Мы создаем два пустых списка для хранения дат и температурных максимумов из файла . Затем программа преобразует данные, содержащие информацию даты ( row[2] ), в объект datetime , который присоединяется к dates . Значения дат и температурных максимумов передаются plot() в точке . Вызов fig.autofmt_ xdate() в точке выводит метки дат по диагонали, чтобы они не перекрывались. На рис. 16.2 изображена новая версия графика. жүктеу/скачать 6,19 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|