关于如何使用 python 下载CSV格式数据

本章节内容节自《python 编程从入门到实践》第十六章，我们将从网络上下载数据，并对数据进行可视化。就可以对其进行分析甚至观察其规律和关联。

学习目标

我们将访问并可视化以下两种常见格式存储的数据：

CSV

使用 Python 模块 CSV 来处理以 CSV格式存储的天气数据，找出两个不同地区在同一个时间段内的最高气温和最低温度。然后使用 matplotlib 根据下载的数据创建一个图表，展示两个不同地区的气温变化
JSON
使用 Python 模块 json来访问 JSON格式存储的交易收盘价格数据，并使用Pygal 绘制图形以探索价格变化的周期性

文章目录

学习目标
1. CSV 文件格式
- 1.1 分析 CSV 文件头
- 1.2 打印文件头及其位置
- 1.3 提取并读取数据
- 1.4 绘制气温图表
- 1.5 模块 datetime
- - strptime() 可接受的参数：
- 1.6 在图标中添加日期
- 1.7 涵盖更长的时间
- 1.8 再绘制一个数据系列
- 1.9 给图表区域着色
- 1.10 错误检查

1. CSV 文件格式

要在文本文件中存储数据，最简单的方式：

将数据作为一系列以逗号分隔的值(CSV)写入文件。这样的文件称为 CSV 文件。

例如：

2023-5-14,19,99,12,12,1,2,3,4,5,6,7,8,9,1.0,1.1,1.2,,,,,2.3

虽然 CSV 文件对人来说阅读起来比较麻烦，但程序可以轻松地提取并处理其中的值，这有助于加快数据分析过程。

我们首先处理少量 CSV 格式的天气数据：

这些数据存储在： sitka_weather_07-2014.csv 中，需要将其复制到程序所在的文件夹中。

如果你没有练习资料，也没关系，我已经将其上传到个人资源中，可以到我的个人主页中下载。

我发布的所有内容，即便对你无益，却都是我学到的，无需任何浏览条件。
我分享的所有文件，即便对你无用，却都是无任何下载条件的。

准备阶段的内容已经彻底完成了，下面我们开始正式进入到学习状态：

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。

下面我们来查看这个文件的第一行，其中包含一系列有关数据的描述：

highs_lows.py：

import csvfilename = 'sitka_weather_07-2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)print(header_row)

代码片段说明：

我们先导入了 csv模块。
然后将要是有的文件存储到一个名为 filename 的变量当中。接下来去打开这个文件，并将其结果对象存储在 f 中，然后在调用 svc.reader()，将前面存储的文件作为实参传递给它，从而创建一个与该文件相关联的阅读器。
我们将这个阅读器存储对象存储在 reader 中。

调用的 next() 函数，包含自： reader 类。
调用 reader 内置的 next 方法并将reader 作为参数传递给它时，会返回文件中的下一行。

我们先执行程序看一下运行效果：

的确如实读出来文件的第一行内容了。

因为我们只调用了一次 next() 函数，所以只读出来了一行内容。

reader 处理文件中以逗号分隔的每一行数据，并将每项数据都作为一个元素存储到列表中。

1.2 打印文件头及其位置

为了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：
fighs_lows.py：

这里我们需要使用一下 enumerate() 函数，用其获取每个元素的索引及其值。

import csvfilename = 'sitka_weather_07-2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)#print(header_row)for index,column_header in enumerate(header_row):print(index,column_header)

程序执行完成后是这样的：

这里删除了第一个用于打印reader.next读取文件内容信息的print语句。
然后对列表调用 enumerate() 函数，这个函数的作用：获取每个元素的索引及其值。最后 print 一下存储文件下一行内容的 header_row 变量。

1.3 提取并读取数据

现在，我们能将数据读取出来了。现在要做的就是可以将读取数据中提取出来自己需要的。

filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)print(header_row)highs = []for row in reader:highs.append(row[1])print(highs)

在这里我们创建了一个名为 highs的空列表。然后遍历文件中余下的各行。阅读器对象从其停留的地方继续向下读取。且每次都会返回当前所处位置的下一行。
由于我们之前读取了文件头行，所以这里会从第二行开始读取。每次执行循环时都会将索引1处也就是第二列的数据附加到highs的末尾处。

执行效果：

下面我们使用 int() 将这些数字提取为数字，让 matplotlib 能够提取他们：

highs = []
for row in reader:high = int(row[1])highs.apped(high)
print(highs)

然后是将其可视化：

1.4 绘制气温图表

使用 matplotlib 绘制一个显示每日最高气温的图像：
highs_lows_mp：

import csv
from matplotlib import pyplot as plt#从文件中获取最高气温
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)print(header_row)highs = []for row in reader:high = int(row[1])highs.append(high)print(highs)#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(highs,c='red')
#设置图形格式
plt.title("Daily high temperatures, July 2014",fontsize = 24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
plt.xlabel("Temperature(F)",fontsize =16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize =16)
plt.show()

1.5 模块 datetime

我们的 sitka_weather_01-2014.csv 文件内容是这样的：

在这个文件中，第一行数据相当于所有数据的标题。
从第二行开始，才是具体的时间数据。

下面开始在图表中添加日期，使其更有用。
想读取时间数据时，获得的是一个字符串，因为我们需要想办法将字符串’2017-7-1’转换为一个表示相应日期的对象。为创建一个表示2014年7月1日的对象，可以使用模块datetime 中的方法 strptime()。

使用示例：

from datetime import datetime as dt
first_time = dt.strptime('2014-7-1','%Y-%m-%d')
print(first_time)

其效果是这样的：

这里：我们首先创建了一个 datetime中的 datetime 类，然后调用它的 strptime() 方法，并且将包含所需日期的字符串作为第一个参数。第二个实参告诉 python 如何设置日期的格式。
.
‘%Y-’ 表示将字符串中的第一个连字符前面的部分视为四位的年份。
‘%m-’ 表示见字符串中的第二个连字符前面的部分视为月份的数字。
‘%d’ 让python 将字符串中的最后一个连字符部分视为月份中的第一天。

strptime() 可接受的参数：

实参	含义
%A	星期的名称。如Monday
%B	月份名。如January
%m	用数字表示的月份(01~12)
%d	用数字表示月份中的一天(01~31)
%Y	四位的年份。如2023
%y	两位的年份。如23
%H	24小时制的小时数
%I	12小时制的小时数
%p	am 或 pm
%M	分钟数。(00~59)
%S	秒数。(00~60)

1.6 在图标中添加日期

现在知道了如何处理 CSV文件中的日期后。就可以对气温图形进行改进了。
即提取日期和最高气温，并将它们传递给plot()。

highs_lows_mp.py：

import csv
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime as dt#从文件中获取最高气温
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)print(header_row)dates,highs = [],[]for row in reader:current_date = dt.strptime(row[0],"%Y-%m-%d")dates.append(current_date)high = int(row[1])highs.append(high)print(highs)#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red')
#设置图形格式
plt.title("Daily high temperatures, July 2014",fontsize = 24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.xlabel("Temperature(F)",fontsize =16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize =16)
plt.show()

这次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。然后，我们将包含日期信息的数据(row[0])转换为datetime对象，并将其附加到列表dates末尾。
然后将日期和最高气温值传递给 plot()。在调用 fig.autofmt_xdate()来绘制斜的日期标签，以免它们被重叠。

1.7 涵盖更长的时间

现在我们要在图表上添加更多的数据。以一座城市的天气图为例。

先将 sitka_weather_2014.csv 文件放到本程序所在的文件夹当中，该文件包含某城市的一整年天气数据。

放好之后，我们该开始思考怎么用代码将这些数据绘制成图了：

import csv
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime as dt#从文件中获取最高气温
filename = 'sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)print(header_row)dates,highs = [],[]for row in reader:current_date = dt.strptime(row[0],"%Y-%m-%d")dates.append(current_date)high = int(row[1])highs.append(high)print(highs)#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red')
#设置图形格式
plt.title("Daily high temperatures - 2014",fontsize = 24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.xlabel("Temperature(F)",fontsize =16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize =16)
plt.show()

其实这段代码和前面的示例别无区别。只是更改了所要读取的目标文件。其次就是还修改了绘制图表的标题。

1.8 再绘制一个数据系列

现在需要从数据文件中提取最低气温，并将它们添加到图表中。

import csv
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime as dt#从文件中获取最高气温
filename = 'sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)print(header_row)dates,highs,lows = [],[],[]for row in reader:current_date = dt.strptime(row[0],"%Y-%m-%d")dates.append(current_date)high = int(row[1])highs.append(high)low = int(row[3])lows.append(low)print(highs)#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red')
#设置图形格式
plt.title("Daily high temperatures - 2014",fontsize = 24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.xlabel("Temperature(F)",fontsize =16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize =16)
plt.show()

1.9 给图表区域着色

通过添加两个数据系列后，可以了解每天的气温范围。
下面来给这个图表最后的修饰，通过着色来呈现每天的天气范围。

fill_between()
它接受一个x值系列和两个值系列，并填充两个y值系列之间的空间：

plt.plot(dates,highs,c='red',alpha =0.5)
plt.plot(dates,lows,c='red',alpha =0.5)
plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor ='blue',alpha =0.1)

alpha 指定颜色的透明度。0表示完全透明，1表示完全不透明。
设置为0.5，可让红色和蓝色都看起来更浅。
.
fill_between() 说明：
这里我们传递的x值系列为列表 dates，传递的两个y值分别为：highs，lows。实参facecolor指定了填充区域的颜色。

1.10 错误检查

这是关于处理CSV格式的最后一小节内容。

现在程序的状态为：我们使用 highs_lows.py中写好的逻辑来读取文件：sitka_weather_2014.csv 中的数据。

但如果，我们不想读取这个文件中的数据了。

首先要做的就是更改程序中定义好的文件的名字：
将 titak_weather_2014.csv 更改为 death_valley_2014.csv

然后运行程序，开始读取数据：

运行结果报错了，其信息显示如下

出现这个bug的原因源于：

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。

现在，我们知道了原因，但是为了确凿事实，在去看一下所读取文件的内容：

为了解决这个问题，我们可以在代码程序中加入异常处理：

import csv
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime as dt#从文件中获取最高气温
filename = 'death_valley_2014.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)#print(header_row)dates,highs,lows = [],[],[]for row in reader:try:current_date = dt.strptime(row[0],"%Y-%m-%d")high = int(row[1])low = int(row[3])except ValueError:print(current_date,'missing date')else:dates.append(current_date)highs.append(high)lows.append(low)#print(highs)#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='red',alpha =0.5)
plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor ='blue',alpha =0.1)
#设置图形格式
plt.title("Daily high temperatures - 2014",fontsize = 24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.xlabel("Temperature(F)",fontsize =16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize =16)
plt.show()

添加了异常处理之后，我们的程序又能正常运行了：