Python怎么实现从文件中加载数据(python,开发技术)

我们将使用内置的 csv 模块加载CSV文件

CSV文件是一种特殊的文本文件，文件中的数据以逗号作为分隔符，很适合进行数据的解析。先用excle建立如下表格和数据，另存为csv格式文件，放到代码目录下。

包含在Python标准库中自带CSV 模块，我们只需要import进来就能使用。比如我们需要将上面的CSV文件都打印出来，代码 如下:

importcsv#importcsv用来导入csv模块filename='E:\WorkSpace\python\coding\score.csv'#文件保存的绝对路径withopen(filename)asfile_csv:#是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中reader=csv.reader(file_csv)#直接调读取用csv.read()读取文件内容forrowinreader:#用for循环打印每一行print(row)

运行结果如下：

['Name', 'Grade', 'Class', 'Age', 'mathscore', 'Englishscore']
['Lucy', '7', '2', '14', '95', '86']
['bush', '8', '1', '15', '80', '75']
['lily', '7', '3', '14', '93', '95']
['Jack', '8', '2', '14', '87', '84']
['Mary', '9', '1', '15', '85', '86']
['philip', '7', '3', '14', '90', '92']
['Liming', '9', '2', '16', '99', '87']

打印文件头及其位置

读入文件，是为了获取其中的数据，需要将相关信息进行分离，先看看如何读出头即文件的第一行，next()返回文件中的下一行。

importcsv#importcsv用来导入csv模块filename='E:\WorkSpace\python\coding\score.csv'#文件保存的绝对路径withopen(filename)asfile_csv:#是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中reader=csv.reader(file_csv)#直接调读取用csv.read()读取文件内容header_row=next(reader)#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。#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#forrowinreader:#用for循环打印每一行　#　print(row)forindex,column_headerinenumerate(header_row):#对列表调用了enumerate()来获取每个元素的索引及其值print(index,column_header)

运行后的结果如下所示：

0 Name
1 Grade
2 Class
3 Age
4 mathscore
5 Englishscore

提取其中索引，即name的索引为0，Grade的索引为1，知道了索引便可以读取其中的任何数据，比如我们要打印出mathscore，索引为4，于是代码如下：

scores=[]定义一个空的listforrowinreader:scores.append(int(row[4]))#读取的文件，默认为字符串，用int()转换为数字。print(scores)

运行结果：

[95, 80, 93, 87, 85, 90, 99]

接下来，制作图表展示一下，先把mathscore和englishscore分数做个柱状对比。代码如下：

importmatplotlib.pyplotaspltimportcsv#importcsv用来导入csv模块filename='E:\WorkSpace\python\coding\score.csv'#文件保存的绝对路径withopen(filename)asfile_csv:#是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中reader=csv.reader(file_csv)#直接调读取用csv.read()读取文件内容header_row=next(reader)#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。#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mathscores=[]#定义两个列表englishscores=[]forrowinreader:mathscores.append(int(row[4]))#读取索引为4的数据，默认为字符串，用int()转换为数字。englishscores.append(int(row[5]))#读取索引为5的数据，用int()转换为数字。plt.bar([1,3,5,7,9,11,13],mathscores,label='math',color='#FF2204')plt.bar([2,4,6,8,10,12,14],englishscores,label='englis',color='g')plt.legend()plt.title('scores')plt.show()

已将那些打印相关代码删除。看运行结果：

接下来，我们读取文件 ，并根据文件中的时间来绘制图表

新建一个年份的数据（真的是胡编乱造的数据），第一列是年份，第二列每年毕业的人数，第三列是每年申请人数，如图所示：

要求：

1，按年份分别显示出每年两者的人数，并用不同的颜色表示；

2、两者间也用其他颜色进行填充。

完成代码如下：

importmatplotlib.pyplotaspltimportcsv#importcsv用来导入csv模块fromdatetimeimportdatetime#引入时间相关模块filename='E:\WorkSpace\python\coding\graduatesNumbers.csv'#文件保存的绝对路径withopen(filename)asfile_csv:#是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中reader=csv.reader(file_csv)#直接调读取用csv.read()读取文件内容header_row=next(reader)dates=[]numbers=[]application_numbers=[]forrowinreader:current_date=datetime.strptime(row[0],"%Y/%m/%d")#年份，strptime()日期格式转化为字符串格式的函数dates.append(current_date)numbers.append(int(row[1]))#读取索引为1的数据，默认为字符串，用int()转换为数字，即Numbersofgraduates。application_numbers.append(int(row[2]))#读取索引为2的数据，即Numberofapplicantsplt.plot(dates,numbers,label='Numbersofgraduate',c='red')#显示第一条线plt.plot(dates,application_numbers,label='Numberofapplicant',c='green')#显示第二条线application_numbers折线plt.fill_between(dates,numbers,application_numbers,facecolor='blue',alpha=0.5)#在两线之间填充颜色alpha透明度plt.title("Thenumbersofgraduate",fontsize=24)plt.xlabel('Years',fontsize=16)plt.ylabel("Thenumbers",fontsize=16)plt.legend()plt.show()

实际运行结果如下：