python读取csv某一列绘制条形图

好的，以下是Python读取csv某一列并绘制条形图的示例代码：

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件指定列数据
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    values = []
    for row in csv_reader:
        values.append(row[3])  # 假设要读取第4列数据

# 绘制条形图
plt.bar(range(len(values)), values, align='center')
plt.show()

以上代码假设要读取csv文件中的第4列数据，并将其存储在列表`values`中。代码使用matplotlib绘制条形图。需要注意的是，读取的数据类型是字符串类型，如果需要进行数学计算，需要进行类型转换。

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python读取csv绘制条形图

好的，以下是Python读取csv并绘制条形图的示例代码：

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件数据
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    data = {row['name']: int(row['value']) for row in csv_reader}

# 绘制条形图
plt.bar(range(len(data)), list(data.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(data)), list(data.keys()))
plt.show()

以上代码假设csv文件中有两列数据，一列是名字(name)，一列是数值(value)，并且第一行是标题行。代码使用csv模块读取csv文件并将数据存储在字典中，然后使用matplotlib绘制条形图。

python 读取csv 文件pyecharts画出条形图

以下是使用pyecharts库读取CSV文件并绘制条形图的示例代码：

import pandas as pd
from pyecharts import Bar

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data/sitka_weather_07-2018_simple.csv')

# 提取最高温度和最低温度数据
date = data['DATE']
high_temp = data['TMAX']
low_temp = data['TMIN']

# 创建条形图对象
bar = Bar("Temperature Distribution")

# 添加最高温度和最低温度数据
bar.add("High Temperature", date, high_temp)
bar.add("Low Temperature", date, low_temp)

# 设置图表的标题和坐标轴标签
bar.set_global_opts(title_opts={"text": "Temperature Distribution"},
                    xaxis_opts={"name": "Date"},
                    yaxis_opts={"name": "Temperature (Fahrenheit)"})

# 生成图表并保存为HTML文件
bar.render("temperature_bar_chart.html")

# 显示图表
bar.render_notebook()

这段代码首先使用pandas库读取CSV文件，并提取出日期、最高温度和最低温度的数据。然后，使用pyecharts库创建一个条形图对象，并将最高温度和最低温度数据添加到图表中。接下来，设置图表的标题和坐标轴标签。最后，生成图表并保存为HTML文件，并在Notebook中显示图表。