第十六章 下载数据

一、CSV

模块datetime中strptime()设置日期和时间格式的实参

实参	含义
%A	星期的名称，如Monday
%B	月份名，如January
%m	用数字表的月份（01-12）
%d	用数字表示月份中的一天（01-31）
%Y	四位年份，如2015
%y	两位年份，如15
%H	24小时制的小时数（00-23）
%I	12小时制的小时数（01-12）
%p	am或pm
%M	分钟数（00-59）
%S	秒数（00-61）

读取文件并显示

import csv
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime

filename = 'sitka_weather_2014.csv'
#打开读取文件
with open(filename) as f:
    #reader():创建与文件相关联的阅读器
    reader = csv.reader(f)
    #next():读取下一行数据，并以列表形式存储到header_row
    header_row = next(reader)
    #print(header_row)    

    #打印文件头及位置
    #enumerate():获取每个元素的索引及值
    #for index,col in enumerate(header_row):
    #    print(index,col)

    #读取数据，读取日期、最低和最高气温
    dates,lows,highs = [],[],[]
    for row in reader:
        #异常处理：空值，转换错处理
        try:
            date = datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
            low = int(row[3])
            high = int(row[1])
        except ValueError:
            print(date,'missing data')
        else:
            dates.append(date)
            lows.append(low)
            highs.append(high)

fig = plt.figure(dpi = 128, figsize=(10,6))
#alpha:指定颜色的透明度，0表示完全透明，1表示不透明
plt.plot(dates,highs,c='red',alpha = 0.5)
plt.plot(dates,lows,c='green',alpha = 0.5)
#fill_between():用facecolor来填充两个列表间区域
plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.1)

plt.title('Daily high temperatures,2014',fontsize = 24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
#autofmt_xdate():绘制斜的日期标签，避免重复
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel('Temperature(F)',fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

运行结果

二、读取JSON格式，制作世界人口地图

import json
#pygam 2.0.0以后版本
from pygal.maps.world import World
from pygal.maps.world import COUNTRIES
from pygal.style import RotateStyle as RS, LightColorizedStyle as LCS

#依据图家名称获取国别代码
def get_country_code(country_name):
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name == country_name:
            return code
    return None

filename = 'population_data.json'
with open(filename) as f:
    pop_data = json.load(f)

cc_data = {}
for pop_dict in pop_data:
    if pop_dict['Year'] == '2010':
        country = pop_dict['Country Name']
        population = int(float(pop_dict['Value']))
        code = get_country_code(country)
        if code:
            cc_data[code] = population

#按人口数量分组
cc_pop_1,cc_pop_2,cc_pop_3 = {},{},{}
for cc,pop in cc_data.items():
    if pop < 10000000:
        cc_pop_1[cc] = pop
    elif pop < 1000000000:
        cc_pop_2[cc] = pop
    else:
        cc_pop_3[cc] = pop
        
#创建世界地图
#设置基色和主题
wm_style = RS('#336699',base_style=LCS)
wm = World(style=wm_style)
wm.title = 'World Population in 2010,by Country'
#wm.add('2010',cc_data)

wm.add('0-10m',cc_pop_1)
wm.add('10m-1bn',cc_pop_2)
wm.add('>1bn',cc_pop_3)

wm.render_to_file('World.svg')

运行结果