Python数据可视化工具数据可视化工具matplotlib的学习笔记（四）的学习笔记（四）-CSV文件文件
（（2020.03.27））
CSV模块包含在模块包含在Python标准库中标准库中
CSV文件文件 ：将数据作为一系列以逗号分隔以逗号分隔的值（CSV）写入文件。
分析分析CSV文件头文件头 ：
import csv
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
print(header_row)
模块csv中的函数函数next（）（）：返回文件中的下一行。
打印文件头及其位置打印文件头及其位置
for index,column_header in enumerate(header_row):
print(index,column_header)
函数函数enumerate（）（） ： 获取每个元素的索引及其值
因此我们知道了哪种信息在第几列因此我们知道了哪种信息在第几列
提取并读取数据提取并读取数据
#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)
highs = [] for row in reader:
high = int(row[1])
highs.append(high)
print(highs)
（1）、创建一个空列表；
（2）、遍历文件中余下的各行，阅读器对象阅读器对象
从其停留的地方继续往下读取从其停留的地方继续往下读取CSV文件，每次都自动返回当前所处位置的下一行文件，每次都自动返回当前所处位置的下一行。由于已经读取了文件头行，这个循环将从第二行开始；
（3）、使用int（）将字符串转换成数字。
绘制气温图表绘制气温图表
#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(highs,c='red')
#设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures, July 2014",fontsize=24)
plt.xlabel('',fontsize=16)
plt.ylabel("Temperature (F)",fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()
（1）、函数函数figure（）指定图表的长度、宽度、像素；
（2）、将highs列表列表传递给plot（）；
（3）、然后修改图表的相关信息。
模块模块datetime
需要将字符串’2014-7-1’转换为一个表示相应日期的对象。 可使用模块模块datetime中的方法方法strptime（）（）
>>> from datetime import datetime
>>> first_date = datetime.strptime("2014-7-1",'%Y-%m-%d')
>>> print(first_date)
2014-07-01 00:00:00
（1）、首先导入模块datetime中的datetime类类，再调用方法strptime（）（）；
（2）、第一个实参为包含所需日期的字符串，第二个实参告诉Python如何设置日期的格式；
’%Y-’ 让Python将字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份四位的年份；
’%m-’ 让Python将第二个连字符前面的部分视为表示月份的数字表示月份的数字；
’%d’ 让Python将字符串的最后一部分视为月份中的一天月份中的一天。
在图表中添加日期在图表中添加日期
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
#从文件中获取最高气温和气温
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
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