python加载数据集,python保存变量到文件
日常工作中有很多类型的文件，使用它们从文件中提取数据用于图形的方法也有很多。本文将使用Python从文件中加载数据，有兴趣的可以看看。
前几篇是手工输入的数据，或者是随机函数生成的数据。实际上，文件的类型有很多种，使用它们从文件中提取数据用于图形的方法也有很多种。
比如python Foundation (12)之前介绍了打开文件的方式，可以直接读取文件中的数据，扩大了我们的数据源。下面将展示几种方法。
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，文件中的数据用逗号分隔，非常适合数据分析。首先用excle创建以下表格和数据，保存为csv格式文件，放在code目录下。
CSV模块包含在Python标准库中，我们只有通过导入才能使用。比如我们需要打印出上面所有的CSV文件，代码如下：
导入csv #import csv用于导入csv模块。
filename= e : \ workspace \ python \ coding \ score . CSV #文件保存的绝对路径
用(filename)作为file _ csv: #你忘记如何打开文件了吗？打开文件并将结果文件对象存储在file_csv中。
Reader=csv.reader(file_csv) #用csv.read()读取文件内容
对于reader: #中的行，使用For循环打印每行
打印(行)
运行结果如下：
[姓名，年级，班级，年龄，数学分数，英语分数]
[露西， 7 ， 2 ， 14 ， 95 ， 86]
[布什， 8 ， 1 ， 15 ， 80 ， 75]
[莉莉， 7 ， 3 ， 14 ， 93 ， 95]
[杰克， 8 ， 2 ， 14 ， 87 ， 84]
[玛丽， 9 ， 1 ， 15 ， 85 ， 86]
[菲利普， 7 ， 3 ， 14 ， 90 ， 92]
[黎明， 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。有必要将相关信息分开。首先看如何读头，也就是文件的第一行。next()返回文件中的下一行。
导入csv #import csv用于导入csv模块。
filename= e : \ workspace \ python \ coding \ score . CSV #文件保存的绝对路径
用(filename)作为file _ csv: #你忘记如何打开文件了吗？打开文件并将结果文件对象存储在file_csv中。
Reader=csv.reader(file_csv) #用csv.read()读取文件内容
header _ row=next(reader)# Module CSV包含函数next()。当调用它并将reader对象传递给它时，它将返回文件中的下一行。
# next()被调用一次，所以你得到的是文件的第一行，它包含文件头。
#for row in reader: #用for循环# print(row)打印每一行
对于索引，枚举中的column_header(
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listfor row in reader:
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：
import matplotlib.pyplot as pltimport csv #import csv 用来导入csv模块
filename = E:\WorkSpace\python\coding\score.csv #文件保存的绝对路径
with open(filename) as file_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=[]
for row in reader:
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：
import matplotlib.pyplot as pltimport csv #import csv 用来导入csv模块
from datetime import datetime #引入时间相关模块
filename = E:\WorkSpace\python\coding\graduatesNumbers.csv #文件保存的绝对路径
with open(filename) as file_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=[]
for row in reader:
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Numbers of graduates 。
application_numbers.append(int(row[2])) #读取索引为2的数据，即Number of applicants
plt.plot(dates,numbers,label=Numbers of graduate, c=red) #显示第一条线
plt.plot(dates,application_numbers,label=Number of applicant, 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("The numbers of graduate",fontsize=24)
plt.xlabel(Years, fontsize=16)
plt.ylabel("The numbers", fontsize=16)
plt.legend()
plt.show()
实际运行结果如下：
以上就是Python实现从文件中加载数据的方法详解的详细内容，更多关于Python 加载数据的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
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