Python 数据可视化-下载数据CSV文件格式、JSON格式

网上下载数据，并对这些数据进行可视化，可视化以两种常见格式存储的数据：CSV 和JSON。
我们将使用Python模块csv 来处理以CSV

1、CSV文件格式：

最简单的方式是将数据作为一系列以逗号分隔的值（CSV）写入文件。
```
2019-1-5,61,44,26,18,7,-1,56,30,9,30.34,30.27,30.15,,,,10,4,,0.00,0,,195
```

1.1、分析CSV文件头：

csv 模块包含在Python标准库中，可用于分析CSV文件中的数据行，让我们能够快速提取感兴趣的值。
```
import csvfilename = './weather.csv'  # 我再当前目录中创建了weather.csv 文件了with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)print(header_row)
```
- 导入模块csv 后，我们将要使用的文件的名称存储在filename 中
- 我们打开这个文件，并将结果文件对象存储在f 中
- 我们调用csv.reader() ，并将前面存储的文件对象作为实参传递给它，从而创建一个与该文件相关联的阅读器（reader ）对象
- 我们将这个阅读器对象存储在reader 中
- 模块csv 包含函数next() ，调用它并将阅读器对象传递给它时，它将返回文件中的下一行。
- 我们只调用了next() 一次，因此得到的是文件的第一行，其中包含文件头
```
# 输出结果如下：
['AKDT', 'Max TemperatureF', 'Mean TemperatureF', 'Min TemperatureF', 'Max Dew PointF', 'MeanDew PointF', 'Min DewpointF', 'Max Humidity', ' Mean Humidity', ' Min Humidity', ' Max Sea Level PressureIn', ' Mean Sea Level PressureIn', ' Min Sea Level PressureIn', ' Max VisibilityMiles', ' Mean VisibilityMiles', ' Min VisibilityMiles', ' Max Wind SpeedMPH', ' Mean Wind SpeedMPH', ' Max Gust SpeedMPH', 'PrecipitationIn', ' CloudCover', ' Events', ' WindDirDegrees']
```
注意：文件头的格式并非总是一致的，空格和单位可能出现在奇怪的地方。这在原始数据文件中很常见，但不会带来任何问题。

1.2、打印文件头及其位置：

为让文件头数据更容易理解，将列表中的每个文件头及其位置打印出来：

import csvfilename = './weather.csv'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)
# 输出结果如下：
0 AKDT
1 Max TemperatureF
2 Mean TemperatureF
3 Min TemperatureF
————snip—————
19 PrecipitationIn
20  CloudCover
21  Events
22  WindDirDegrees

我们对列表调用了enumerate()来获取每个元素的索引及其值。

1.3、提取并读取数据：

知道需要哪些列中的数据后，我们来读取一些数据。首先读取每天的最高气温

import csvfilename = './weather.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)highs = []for row in reader:highs.append(row[1])print(highs)
# 输出结果如下：
['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']

下面使用int() 将这些字符串转换为数字，让matplotlib能够读取它们

import csvfilename = './weather.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)highs = []for row in reader:highs.append(int(row[1]))print(highs)

1.4、绘制气温图表：

为可视化这些气温数据，我们首先使用matplotlib创建一个显示每日最高气温的简单图形。
- 我们将最高气温列表传给plot()，并传递c='red' 以便将数据点绘制为红色

1.5、模块datetime：

下面在图表中添加日期，使其更有用。在天气数据文件中，第一个日期在第二行：
读取该数据时，获得的是一个字符串，因为我们需要想办法将字符串’2014-7-1’ 转换为一个表示相应日期的对象。
- 为创建一个表示2019年1月1日的对象，可使用模块datetime 中的方法strptime()
```
from datetime import datetimefirst_date = datetime.strptime('2019-1-1', '%Y-%m-%d')
print(first_date)
```
  - 我们首先导入了模块datetime 中的datetime 类，然后调用方法strptime() ，并将包含所需日期的字符串作为第一个实参
  - 第二个实参告诉Python如何设置日期的格式
  - 方法strptime() 可接受各种实参，并根据它们来决定如何解读日期

模块datetime中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	用数字表示月份(01~12)
%d	用数字表示月份中的一天(01~31)
%Y	四位的年份，如2019
%y	二位的年份，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)

1.6、再图表中添加日期：

即提取日期和最高气温，并将它们传递给plot()

import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt# 从文件中获取日期和最高气温
filename = 'weather.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_now = next(reader)dates, highs = [], []for row in reader:current_date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')dates.append(current_date)high = int(row[1])highs.append(high)# 根据数据绘制图形fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))plt.plot(dates, highs, c='red')# 设置图形的形式plt.title('Weather', fontsize=24)plt.xlabel('', fontsize=16)fig.autofmt_xdate()plt.ylabel('Temperature (F)', fontsize=16)plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)plt.show()

我们创建了两个空列表，用于存储从文件中提取的日期和最高气温，我们将包含日期信息的数据（row[0] ）转换为datetime 对象
我们将日期和最高气温值传递给plot()
我们调用了fig.autofmt_xdate() 来绘制斜的日期标签，以免它们彼此重叠

1.7、涵盖更长的时间：

设置好图表后，我们来添加更多的数据，以成一幅更复杂的，导入一个weather_2014.csv的文件。

import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt# 从文件中获取日期和最高气温
filename = 'weather_2014.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_now = next(reader)dates, highs = [], []for row in reader:current_date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')dates.append(current_date)high = int(row[1])highs.append(high)# 根据数据绘制图形fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))plt.plot(dates, highs, c='red')# 设置图形的形式plt.title('Weather', fontsize=24)plt.xlabel('', fontsize=16)fig.autofmt_xdate()plt.ylabel('Temperature (F)', fontsize=16)plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)plt.show()

1.8、再绘制一个数据系列：

我们可以在其中再添加最低气温数据，使其更有用

import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt# 从文件中获取日期和最高气温
filename = 'weather_2014.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_now = next(reader)dates, highs, lows = [], [], []for row in reader:current_date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')dates.append(current_date)high = int(row[1])highs.append(high)low = int(row[3])lows.append(low)# 根据数据绘制图形fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))plt.plot(dates, highs, c='red')plt.plot(dates, lows, c='blue')# 设置图形的形式plt.title('Weather', fontsize=24)plt.xlabel('', fontsize=16)fig.autofmt_xdate()plt.ylabel('Temperature (F)', fontsize=16)plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)plt.show()

我们添加了空列表lows ，用于存储最低气温。接下来，我们从每行的第4列（row[3] ）提取每天的最低气温，并存储它们
我们添加了一个对plot() 的调用，以使用蓝色绘制最低气温

再一个图表中包含两个数据系列

1.9、给图表区域着色

给这个图表做最后的修饰，通过着色来呈现每天的气温范围。

我们将使用方法fill_between() ，它接受一个 x 值系列和两个 y 值系列，并填充两个 y 值系列之间的空间：

import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt# 从文件中获取日期和最高气温
filename = 'weather_2014.csv'
with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_now = next(reader)dates, highs, lows = [], [], []for row in reader:current_date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')dates.append(current_date)high = int(row[1])highs.append(high)low = int(row[3])lows.append(low)# 根据数据绘制图形fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)# 设置图形的形式plt.title('Weather', fontsize=24)plt.xlabel('', fontsize=16)fig.autofmt_xdate()plt.ylabel('Temperature (F)', fontsize=16)plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)plt.show()

实参alpha 指定颜色的透明度。
- Alpha 值为0表示完全透明，1表示完全不透明。通过将alpha 设置为0.5，可让红色和蓝色折线的颜色看起来更浅。
我们向fill_between() 传递了一个 x 值系列：列表dates ，还传递了两个 y 值系列：highs 和lows
实参facecolor 指定了填充区域的颜色，我们还将alpha设置成了较小的值0.1，让填充区域将两个数据系列连接起来的同时不分散观察者的注意力。

1.10、错误检查：

但有些气象站会偶尔出现故障，未能收集部分或全部其应该收集的数据。

缺失数据可能会引发异常，如果不妥善地处理，还可能导致程序崩溃。

--snip--
# 从文件中获取日期、最高气温和最低气温
filename = 'death_valley_2014.csv'
with open(filename) as f:
--snip--

运行这个程序时,出现一个错误：

C:\Users\lh9\PycharmProjects\untitled1\venv\Scripts\python.exe C:/Users/lh9/PycharmProjects/request/my_test01.py
Traceback (most recent call last):File "C:/Users/lh9/PycharmProjects/request/my_test01.py", line 1457, in <module>high = int(row[1])
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''Process finished with exit code 1

该traceback指出，Python无法处理其中一天的最高气温，因为它无法将空字符串（’ ’ ）转换为整数。

再此修改：
```
dates, highs, lows = [], [], []for row in reader:try:current_date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')high = int(row[1])low = int(row[3])except ValueError:print(current_date, 'missing data')else:dates.append(current_date)highs.append(high)lows.append(low)
```
- 只要缺失其中一项数据，Python就会引发ValueError 异常，而我们可这样处理：打印一条错误消息，指出缺失数据的日期
- 打印错误消息后，循环将接着处理下一行。如果获取特定日期的所有数据时没有发生错误，将运行else 代码块，并将数据附加到相应列表的末尾

2、JSON格式：

Pygal提供了一个适合初学者使用的地图创建工具，你将使用它来对人口数据进行可视化，以探索全球人口的分布情况。

2.1、下载世界人口数据：

（http://data.okfn.org/ ）提供了大量可以免费使用的数据集，这些数据就来自其中一个数据集。

2.2、提取相关的数据：

这个文件实际上就是一个很长的Python列表，其中每个元素都是一个包含四个键的字典：国家名、国别码、年份以及表示人口数量的值。我们只关心每个国家2010年的人口数量，因此我们首先编写一个打印这些信息的程序：
```
import json# 将数据加载到一个列表中
filename = 'population_data.json'with open(filename) as f:pop_data = json.load(f)for pop_dict in pop_data:if pop_dict['Year'] == '2010':country_name = pop_dict['Country Name']population = pop_dict['Value']print(country_name + ": " + population)
```
- 我们首先导入了模块json ，以便能够正确地加载文件中的数据，然后，我们将数据存储在pop_data 中
- 函数json.load() 将数据转换为Python能够处理的格式，这里是一个列表。
```
rab World: 357868000
Caribbean small states: 6880000
East Asia & Pacific (all income levels): 2201536674
--snip--
Zimbabwe: 12571000
```

2.3、将字符串转换为数字值：

为处理这些人口数据，我们需要将表示人口数量的字符串转换为数字值，为此我们使用函数int():

我们先将字符串转换为浮点数，再将浮点数转换为整数：

import json# 将数据加载到一个列表中
filename = 'population_data.json'with open(filename) as f:pop_data = json.load(f)for pop_dict in pop_data:if pop_dict['Year'] == '2010':country_name = pop_dict['Country Name']population = int(float(pop_dict['Value']))print(country_name + ": " + str(population))

函数float() 将字符串转换为小数，而函数int() 丢弃小数部分，返回一个整数

Arab World: 357868000
Caribbean small states: 6880000
East Asia & Pacific (all income levels): 2201536674
--snip--
Zimbabwe: 12571000

2.4、获取两个字母的国别码

首先安装pip install pygal_maps_world

再代码文件中添加from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIESdef get_country_code(country_name):"""根据指定的国家, 返回pygal使用的两个字母的国别码"""for code, name in COUNTRIES.items():if name == country_name:return code# 如果没有找到指定的国家, 就返回Nonereturn Noneprint(get_country_code('Andorra'))
print(get_country_code('United Arab Emirates'))
print(get_country_code('Afghanistan'))

get_country_code() 接受国家名，并将其存储在形参country_name 中,我们遍历COUNTRIES 中的国家名—国别码对
如果找到指定的国家名，就返回相应的国别码，在循环后面，我们在没有找到指定的国家名时返回None
```
ad
ae
af
```

完善这个获取两个字母的国别码：

import jsonfrom pygal_maps_world.i18n import COUNTRIESdef get_country_code(country_name):"""根据指定的国家, 返回pygal使用的两个字母的国别码"""for code, name in COUNTRIES.items():if name == country_name:return code# 如果没有找到指定的国家, 就返回Nonereturn None# 将数据加载到一个列表中
filename = 'population_data.json'with open(filename) as f:pop_data = json.load(f)for pop_dict in pop_data:if pop_dict['Year'] == '2010':country_name = pop_dict['Country Name']population = int(float(pop_dict['Value']))code = get_country_code(country_name)if code:print(code + ": " + str(population))else:print(country_name + ": " + str(population))

2.5、制作世界地图：

有了国别码后，制作世界地图易如反掌。Pygal提供了图表类型Worldmap ，可帮助你制作呈现各国数据的世界地图
```
import pygal_maps_world.mapswm = pygal_maps_world.maps.World()wm._title = 'North, Central, and South America'wm.add('North America', ['ca', 'mx', 'us'])
wm.add('Central America', ['bz', 'cr', 'gt', 'hn', 'ni', 'pa', 'sv'])
wm.add('South America', ['ar', 'bo', 'br', 'cl', 'co', 'ec', 'gf',
'gy', 'pe', 'py', 'sr', 'uy', 've'])wm.render_to_file('americas.svg')
```
- 我们创建了一个World 实例，并设置了该地图的的title 属性
- 我们使用了方法add() ，它接受一个标签和一个列表，其中后者包含我们要突出的国家
  的国别码。
- 每次调用add() 都将为指定的国家选择一种新颜色，并在图表左边显示该颜色和指定的标签
- 方法render_to_file() 创建一个包含该图表的.svg文件，你可以在浏览器中打开它

2.6、再世界地图上呈现数字数据：

为练习在地图上呈现数字数据，我们来创建一幅地图，显示三个北美国家的人口数量：
```
import pygal_maps_world.mapswm = pygal_maps_world.maps.World()
wm._title = 'Populations of Countries in North America'
wm.add('North America', {'ca': 34126000, 'us': 309349000, 'mx': 113423000})
wm.render_to_file('na_populations.svg')
```
- 使用了方法add() ，但这次通过第二个实参传递了一个字典而不是列表
- 这个字典将两个字母的Pygal国别码作为键，将人口数量作为值
- Pygal根据这些数字自动给不同国家着以深浅不一的颜色（人口最少的国家颜色最浅，人口最多的国家颜色最深）

2.7、绘制完整的世界人口地图：

要呈现其他国家的人口数量，需要将前面处理的数据转换为Pygal要求的字典格式：键为两个字母的国别码，值为人口数量

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIESdef get_country_code(country_name):"""根据指定的国家, 返回pygal使用的两个字母的国别码"""for code, name in COUNTRIES.items():if name == country_name:return code# 如果没有找到指定的国家, 就返回Nonereturn Noneimport json
import pygal_maps_world.maps# 将数据加载到一个列表中
filename = 'population_data.json'with open(filename) as f:pop_data = json.load(f)# 创建一个包含人口数量的字典
cc_populations = {}
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_populations[code] = populationwm = pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'World Population in 2010, by Country'wm.add('2010', cc_populations)
wm.render_to_file('world_population.svg')

我们创建了一个空字典，用于以Pygal要求的格式存储国别码和人口数量
如果返回了国别码，就将国别码和人口数量分别作为键和值填充字典cc_populations
我们创建了一个Worldmap 实例，并设置其title 属性
我们调用了add() ，并向它传递由国别码和人口数量组成的字典

2.8、根据人口数量将国家分组：

印度和中国的人口比其他国家多得多，但在当前的地图中，它们的颜色与其他国家差别较小。中国和印度的人口都超过了10亿，接下来人口最多的国家是美国，但只有大约3亿。

下面不将所有国家都作为一个编组，而是根据人口数量分成三组——少于1000万的、介于1000万和10亿之间的以及超过10亿

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIESdef get_country_code(country_name):"""根据指定的国家, 返回pygal使用的两个字母的国别码"""for code, name in COUNTRIES.items():if name == country_name:return code# 如果没有找到指定的国家, 就返回Nonereturn Noneimport json
import pygal_maps_world.maps# 将数据加载到一个列表中
filename = 'population_data.json'with open(filename) as f:pop_data = json.load(f)# 创建一个包含人口数量的字典
cc_populations = {}
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_populations[code] = population# 根据人口数量将所有的国家分成三组：
cc_pops_1, cc_pops_2, cc_pops_3 = {}, {}, {}
for cc, pop, in cc_populations.items():if pop < 10000000:cc_pops_1[cc] = popelif pop < 1000000000:cc_pops_2[cc] = popelse:cc_pops_3[cc] = pop# 看看每组分别包含了多少个国家
print(len(cc_pops_1), len(cc_pops_2), len(cc_pops_3))wm = pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'World Population in 2010, by Country'wm.add('0-10m', cc_pops_1)
wm.add('10m-1bn', cc_pops_2)
wm.add('>1bn', cc_pops_3)wm.render_to_file('world_population.svg')

为将国家分组，我们创建了三个空字典
遍历cc_populations ，检查每个国家的人口数量
if-elif-else 代码块将每个国别码-人口数量对加入到合适的字典（cc_pops_1 、cc_pops_2 或cc_pops_3 ）中。

2.9、使用Pygal设置世界地图的样式：

在这个地图中，根据人口将国家分组虽然很有效，但默认的颜色设置很难看
下面使用Pygal样式设置指令来调整颜色。我们也让Pygal使用一种基色，但将指定该基色，并让三个分组的颜色差别更大：
```
import json
import pygal
from pygal.style import RotateStyle
--snip--
# 根据人口数量将所有的国家分成三组
cc_pops_1, cc_pops_2, cc_pops_3 = {}, {}, {}
for cc, pop in cc_populations.items():
if pop < 10000000:
--snip--
wm_style = RotateStyle('#336699')
wm = pygal.Worldmap(style=wm_style)
wm.title = 'World Population in 2010, by Country'
--snip--
```
- Pygal样式存储在模块style 中，我们从这个模块中导入了样式RotateStyle
- 创建这个类的实例时，需要提供一个实参——十六进制的RGB颜色
- Pygal将根据指定的颜色为每组选择颜色。十六进制格式的RGB颜色是一个以井号（#）打头的字符串后面跟着6个字符，其中前两个字符表示红色分量，接下来的两个表示绿色分量，最后两个表示蓝色分量。
- 每个分量的取值范围为00 （没有相应的颜色）~FF （包含最多的相应颜色）。如果你在线搜索hex color chooser（十六进制颜色选择器），可找到让你能够尝试选择不同的颜色并显示其RGB值的工具。这里使用的颜色值（#336699）混合了少量的红色（33）、多一些的绿色（66）和更多一些的蓝色（99），它为RotateStyle 提供了一种淡蓝色基色。
- RotateStyle 返回一个样式对象，我们将其存储在wm_style 中。为使用这个样式对象，我们在创建World() 实例时以关键字实参的方式传递它

2.10、加亮颜色主题：

Pygal通常默认使用较暗的颜色主题。
为方便印刷，我使用LightColorizedStyle 加亮了地图的颜色。

这个类修改整个图表的主题，包括背景色、标签以及各个国家的颜色。要使用这个样式，先导入它：

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIESdef get_country_code(country_name):"""根据指定的国家, 返回pygal使用的两个字母的国别码"""for code, name in COUNTRIES.items():if name == country_name:return code# 如果没有找到指定的国家, 就返回Nonereturn Noneimport json
import pygal_maps_world.maps
from pygal.style import LightColorizedStyle, RotateStyle# 将数据加载到一个列表中
filename = 'population_data.json'with open(filename) as f:pop_data = json.load(f)# 创建一个包含人口数量的字典
cc_populations = {}
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_populations[code] = populationcc_pops_1, cc_pops_2, cc_pops_3 = {}, {}, {}for cc, pop in cc_populations.items():if pop < 10000000:cc_pops_1[cc] = popelif pop < 1000000000:cc_pops_2[cc] = popelse:cc_pops_3[cc] = popwm_style = RotateStyle('#336699', base_style=LightColorizedStyle)
wm = pygal_maps_world.maps.World(style=wm_style)
wm.title = 'World Population in 2010, by Country'wm.add('0-10m', cc_pops_1)
wm.add('10m-1bn', cc_pops_2)
wm.add('>1bn', cc_pops_3)wm.render_to_file('world_population.svg')

你不能直接控制使用的颜色，Pygal将选择默认的基色。要设置颜色，可使用RotateStyle ，并将LightColorizedStyle 作为基本样式。
再使用RotateStyle 创建一种样式，并传入另一个实参base_style
这设置了较亮的主题，同时根据通过实参传递的颜色给各个国家着色