用python處理csv格式檔案

在各種平台上獲取資料時，我們常常獲得的是csv格式的檔案。csv格式是一種逗號分隔值的檔案格式，它並不是非常reader-friendly。所幸，python標準庫中的csv模組可以幫助我們輕鬆處理csv格式檔案。下面將以分析我國2010-2023年gdp為例簡單介紹用python處理csv格式檔案的過程。

分析csv檔案頭

為了在python中處理csv檔案，我們需要匯入csv模組，並建立乙個閱讀器（reader）物件。具體**如下。

import csv
defmain()
:    filename =
'gdp_data.csv'
with
open
(filename)
as f:
reader = csv.reader(f)
next
(reader)
next
(reader)
# 跳過表頭
header_row =
next
(reader)
# 用next()讀取一行
print
(header_row)

執行main()函式，就可以看到

拆分檔案頭

有時候檔案頭中的條目較多，乙個乙個核對非常麻煩，這時候就可以用enumerate函式將檔案頭拆分成索引序列

# 拆分檔案頭
for index, column_header in
enumerate
(header_row)
:print
(index, column_header)

執行**後，就可以輕鬆看到每個條目的指標對應。

提取並讀取資料

下面考察國內生產總值和時間的關係，在前一步中已經知道，國內生產總值在第二列，時間在第零列。由於資料集末尾有注釋項，並不是我們關心的資料，所以這裡用到了正規表示式來匹配我們關心的資料。詳見**（注意使用正規表示式需要匯入re模組）。

# 從檔案中獲取時間和國民總收入
gdp =
year =
for row in reader:
# 利用正規表示式排除末尾注釋段，只提取需要的資料
if re.match(r'\d'
, row[0]
)isnone
:break0]
)2])
print
(year)
print
(gdp)

執行**就可以看到我們已經提取出了需要的資料。

將字串轉換為數字並繪圖

利用float(row[2])可直接實現型別轉換，完成轉換後我們接著matplotlib模組來畫圖（如果缺少此模組，需先用pip安裝）。

year.reverse(
)	        gdp.reverse(
)# 用matplotlib畫圖
plt.plot(year, gdp, linewidth=3)
# 設定圖形格式
plt.title(
'2010-2019 china gross domestic product'
, fontsize=18)
plt.xlabel(
'year'
, fontsize=12)
plt.ylabel(
'gdp(0.1billion)'
, fontsize=12)
plt.show(
)

效果如下：

進一步豐富圖形內容

如果我們希望突出第三產業增加值對gdp的貢獻，可以做進一步的處理。

# 用matplotlib畫圖
plt.plot(year, gdp, linewidth=3)
plt.plot(year, first_second_industry, c=
'green'
, linewidth=3)
# 對第三產業增加值的部分著色突出(引數alpha控制透明度)
plt.fill_between(year, gdp, first_second_industry, facecolor=
'green'
, alpha=
0.1)
# 設定圖形格式
plt.title(
'2010-2019 china gross domestic product'
, fontsize=18)
plt.xlabel(
'year'
, fontsize=12)
plt.ylabel(
'gdp(0.1billion)'
, fontsize=12)
plt.show(
)

這樣我們就可以得到一張非常好看且含義鮮明的圖表了。

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