如何使用 CSV 文件在 Python 绘制条形图？

在 Python 中, 绘制统计图表是数据分析过程中非常重要的一步。而在处理数据的过程中, 我们通常使用 CSV 格式的文件进行数据存储和交换。因此, 如何使用 CSV 文件在 Python 中绘制条形图是一个非常实用的技能, 下面我们来介绍一下这个过程。

准备数据

首先, 我们需要准备数据。在本例中, 我们假定我们有一个 CSV 文件, 文件中存储了一个城市的每月空气中的 PM2.5 指数数据, 文件结构如下:

month,pm25
2019-01,123
2019-02,136
2019-03,90
2019-04,50
2019-05,60

其中每一行代表了一个月份和该月份的 PM2.5 指数数据。

读取 CSV 文件

接下来, 我们需要读取 CSV 文件。Python 中有一个标准库叫做 csv, 可以很方便地读取和解析 CSV 文件。下面是读取 CSV 文件的代码:

import csv

def read_csv_file(file_name):
    data = []
    with open(file_name) as csv_file:
        csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
        line_count = 0
        for row in csv_reader:
            if line_count == 0:
                # Skip header
                line_count += 1
            else:
                data.append({'month': row[0], 'pm25': int(row[1])})
                line_count += 1
    return data

data = read_csv_file('pm25_data.csv')
print(data)

这段代码中, 我们首先导入了 csv 库, 然后定义了一个 read_csv_file 函数, 该函数接受一个文件名作为参数, 并返回解析后的数据。在函数内部, 我们打开并读取 CSV 文件, 并通过 csv.reader 函数将其解析成一个二维列表。我们对列表进行迭代, 对于每一行, 我们将其数据存储到 data 列表中。在存储数据之前, 我们需要检查该行是否为文件头行, 如果是, 则跳过该行。

绘制条形图

现在, 我们有了读取和解析 CSV 文件的代码以及数据, 我们可以使用 matplotlib 库在 Python 中绘制条形图。下面是绘制条形图的代码:

import matplotlib.pyplot as plt

def draw_bar_chart(data):
    x_data = [item['month'] for item in data]
    y_data = [item['pm25'] for item in data]
    plt.bar(x_data, y_data)
    plt.xlabel('Month')
    plt.ylabel('PM2.5 Level')
    plt.title('PM2.5 Level in the City')
    plt.show()

draw_bar_chart(data)

这段代码中, 我们首先导入了 matplotlib.pyplot 库, 然后定义了一个 draw_bar_chart 函数, 该函数接受解析后的 CSV 文件数据作为参数。在函数内部, 我们从数据中提取出所有月份和 PM2.5 数据, 然后使用 plt.bar 函数绘制条形图。最后, 我们设置 X 轴和 Y 轴标签, 设置图表标题, 并使用 plt.show 函数显示图表。

总结

本文介绍了如何在 Python 中读取和解析 CSV 文件, 并使用 matplotlib 库绘制条形图。这是非常基础的数据处理和数据分析技能, 希望能对你有所帮助!