用python处理csv格式文件

数据准备
本例中使用的csv格式数据可以在国家统计局官网上获得，有兴趣的小伙伴可以下载下来，实战一下。数据源

分析csv文件头
为了在python中处理csv文件，我们需要导入csv模块，并创建一个阅读器（reader）对象。具体代码如下。

import csvdefmain():
    filename='GDP_data.csv'withopen(filename)as f:
        reader= csv.reader(f)# 创建一个与该文件相关的阅读器next(reader)next(reader)# 跳过表头
        header_row=next(reader)# 用next()读取一行print(header_row)

执行main()函数，就可以看到

拆分文件头

有时候文件头中的条目较多，一个一个核对非常麻烦，这时候就可以用enumerate函数将文件头拆分成索引序列

# 拆分文件头for index, column_headerinenumerate(header_row):print(index, column_header)

执行代码后，就可以轻松看到每个条目的指标对应。

提取并读取数据

下面考察国内生产总值和时间的关系，在前一步中已经知道，国内生产总值在第二列，时间在第零列。由于数据集末尾有注释项，并不是我们关心的数据，所以这里用到了正则表达式来匹配我们关心的数据。详见代码（注意使用正则表达式需要导入re模块）。

# 从文件中获取时间和国民总收入
	        GDP=[]
	        year=[]for rowin reader:# 利用正则表达式排除末尾注释段，只提取需要的数据if re.match(r'\d{4}', row[0])isNone:break
	            year.append(row[0])
	            GDP.append(row[2])print(year)print(GDP)

执行代码就可以看到我们已经提取出了需要的数据。

将字符串转换为数字并绘图

利用float(row[2])可直接实现类型转换，完成转换后我们接著matplotlib模块来画图（如果缺少此模块，需先用pip安装）。

	        year.reverse()
	        GDP.reverse()# 用matplotlib画图
	        plt.plot(year, GDP, linewidth=3)# 设置图形格式
	        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：

进一步丰富图形内容

如果我们希望突出第三产业增加值对gdp的贡献，可以做进一步的处理。

# 用matplotlib画图
        plt.plot(year, GDP, linewidth=3)
        plt.plot(year, first_second_industry, c='green', linewidth=3)# 对第三产业增加值的部分着色突出(参数alpha控制透明度)
        plt.fill_between(year, GDP, first_second_industry, facecolor='green', alpha=0.1)# 设置图形格式
        plt.title('2010-2019 China Gross Domestic Product', fontsize=18)
        plt.xlabel('year', fontsize=12)
        plt.ylabel('GDP(0.1billion)', fontsize=12)

        plt.show()

这样我们就可以得到一张非常好看且含义鲜明的图表了。