从零开始学Python(3) -----用Jupyter可视化显示CSV文件内容

在上一次学习中，我向大家展示了如何安装Jupyter笔记本，以及利用它来编写Python代码并立即执行的方法。今天，就让我们来挑战一下用Jupyter笔记本来读取CSV文件，并且可视化展示其内容的方法吧！

关于CSV文件

在日常工作中使用的许多数据，大部分是通过电子表格软件创建的。比如，我们通常会用Excel来管理销售数据，客户数据，库存数据等数据内容。

但是，当我们对这些用电子表格创建的数据进行编程时，就会发现读取和分析这些原始Excel文件的工作会变得非常麻烦。

为了能够更方便的操作Excel数据，我们有一个简便的方法，那就是先把Excel文件转化成CSV文件，然后用程序对CSV进行操作就可以了。大多数电子表格软件和数据库都支持以CSV格式导出数据。所以可以说CSV文件是一种用于处理电子表格数据再好不过的格式了。

首先，CSV数据格式如下。在这里，我们以某一支股票的交易数据为例。

股票历史数据




日期,股票代码,名称,收盘价,最高价,最低价,开盘价,前收盘,涨跌额,涨跌幅,换手率,成交量,成交金额,总市值,流通市值,成交笔数




2016-01-08,'002566,益盛药业,14.23,14.46,13.26,14.2,13.8,0.43,3.1159,2.6702,8837225,124872735.08,4709441268.0,4709441268.0,8033





2016-01-07,'002566,益盛药业,13.8,15.2,13.79,15.01,15.32,-1.52,-9.9217,0.829,2743643,39363057.52,4567132080.0,4567132080.0,2247





2016-01-06,'002566,益盛药业,15.32,15.44,14.85,14.9,14.9,0.42,2.8188,2.6798,8868778,134679146.09,5070178512.0,5070178512.0,8150





2016-01-05,'002566,益盛药业,14.9,15.18,13.92,14.02,14.68,0.22,1.4986,3.9569,13095418,192227441.44,4931178840.0,4931178840.0,11477

在CSV中，每行记录一条记录。一条记录可以具有多个用逗号分隔的字段。如上表所示，第一行（第一列）通常用作标题。

这样，CSV数据就简单地由换行符和逗号分隔，因此，通过编程可以非常简单地对其进行操作，这是一个很大的优势。

使用Jupyter笔记本读取CSV文件

现在，就让我们将此CSV数据加载到Jupyter笔记本中。

将需要加载的CSV文件，复制到Jupyter启动目录中。

将CSV文件复制到Jupyter的启动目录

启动Jupyter Notebook

要启动Jupyter，请先启动命令行。从开始菜单运行“ Anaconda3> Anaconda Prompt”。然后输入以下Jupyter Notebook启动命令：

 jupyter notebook

Web浏览器启动后，点击屏幕右上方的“New”按钮，并选择“ Python3”，新建一个笔记本。

通过编写以下两行代码，您可以读取CSV文件并将其以表格形式显示在屏幕上。上次也介绍过了它使用一个名为Pandas的库来支持数据分析。




 import pandas as pd



 pd.read_csv("", encoding="GB2312")

上图中，此CSV以日期的降序排列，让我们试着升序排列和显示。要排序，只需使用sort_values方法。




 import pandas as pd



 pd.read_csv("", encoding="GB2312")



 df.sort_values(by=["成交笔数"], ascending=True)

该程序读取CSV文件，并使用sort_values方法输出排序后的文件。这样，可以说Python很有吸引力，因为它可以非常简单地描述。顺便说一下，如果升序= True的部分改写为升序= False，则它将按总体的降序排列（即降序）。

绘制条形图

接下来，让我们基于CSV文件绘制一个条形图。

从CSV文件中提取数据并编写条形图很容易。下面是一个程序，以2016年为Y轴绘制条形图。




%matplotlib inline



import pandas as pd



df = pd.read_csv("", encoding="GB2312")



(y=['成交笔数'])

为了在Jupyter中绘制图形，我们需要在代码前面加上“％matplotlib inline”。然后要编写条形图，只需调用方法即可。另外，像这个例子一样，CSV中有很多列的时候，只需要指定将哪一列用作Y轴即可。

如果想同时显示成交笔数和流通市值的条形图的话，则可以写成下面这样：会自动显示不同颜色。




%matplotlib inline



import pandas as pd



df = pd.read_csv("", encoding="GB2312")



(y=['成交笔数','流通市值'])

关于中文显示乱码问题

从上面的图中可以看到，由于没有制定绘图时的中文字体，图中的中文部分显示成了乱码“□”。

为了解决中文的乱码问题，可以采取以下两种方式：

解决方式一：

用下面的代码获取配置文件matplotlibrc所在路径





import matplotlib



#1. 获取matplotlibrc文件所在路径




matplotlib.matplotlib_fname()

修改此配置文件，一劳永逸，不用在每个脚本中写代码解决中文显示问题




         : Microsoft YaHei



axes.unicode_minus  : False

解决方式二：

在python脚本中增加配置支持中文的代码：其实本质上讲还是和方式一一样的。





from pylab import mpl



[''] = ['Microsoft YaHei']    # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题




['axes.unicode_minus'] = False           # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

然后，再次执行该程序时，中文内容将正确显示。

如上所述，今天，我们创建了一个程序，该程序使用Jupyter笔记本读取CSV文件，并以表格或者图形的方式进行表示。从今天介绍的内容大家可以看到使用Jupyter笔记本可以非常轻松地将CSV文件的内容进行可视化。下次，将向大家进一步介绍如何进行图形绘制，请大家期待吧！

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