python数据分析和可视化【1】

简介: python数据分析和可视化【1】

前言

这学期开了门课是python数据分析和可视化,今天第一次实验课主要是复习了一下python基础和常用的一些操作

【1】读取txt,csv文件和文件的写入

#读取txt,csv文件
file=open("C:\\Users\86178\Downloads\泰戈尔的诗.txt",mode='r') #以只读方式打开文件
content=file.read() #一次性读取整个文件内容
print(content)
file.close()
#读取csv文件
import csv
with open("C:\\Users\86178\Downloads\student.csv","r") as f:
    reader=csv.reader(f)
    rows=[row for row in reader]
for item in rows:
    print(item)
#csv文件的写入
content=[
    ["5","hanmeimei","23","81"],
    ["1","mali","18","99"],
    ["2","jcak","21","89"],
    ["3","zhanghua","23","88"], ]
f=open("C:\\Users\86178\Downloads\person.csv", "w",encoding="utf-8", newline="")  #不加newline="",就会出现空行
content_out=csv.writer(f) #1.创建writer对象
for con in content:  #遍历列表,将每一行的数据写入csv
    content_out.writerow(con)
f.close()

写入后的文件:

【2】白葡萄酒的数据分析

1.查看白葡萄酒中共分为几种品质等级

① 查看当前葡萄酒文件的格式,选择合适的方法进行数据载入

② 明确描述“品质等级”的具体位置,即quality属性

③ 遍历数据,将每行数据的quality值放于列表

④ 对此列表进行去重

2.按白葡萄酒等级将数据集划分为7个子集,并统计每种品质等级的数量

① 考虑保存数据的数据结构,要求既有等级又有对应的等级的数量,可用字典

② 遍历文件,相同等级的数据可放于一个列表,每一个等级创建一个列表

③ 计算列表的长度

白葡萄酒的数据集:

代码:

import  csv
f=open("C:\\Users\86178\Desktop\winequality-red.csv","r",encoding="utf-8")
reader=csv.reader(f)
content=[]
for i in reader:
    content.append(i)  #把每一行数据放到列表中,列表中每一个元素是每一行数据
f.close()
quality_list=[]  #存放每列quality的值
for row in content[1:]:
    quality_list.append(int(row[-1]))  #把每列的quality的值放到列表中
quality_count=set(quality_list)#去重
print("白葡萄酒共有%d种等级,分别是:%r"%(len(quality_count),quality_count))
content_dict={}
for row in content[1:]:
    quality = int(row[-1])
    if quality not in content_dict.keys():
        content_dict[quality] = [row]   # 创建values:[ [] ]
    else:
        content_dict[quality].append(row)  #向字典中添加values值,例如[ [],[],[] ]
for key in content_dict:
    print("质量",key,"级的数量:",len(content_dict[key]))

运行结果:

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析的入门指南
本文将引导读者了解如何使用Python进行数据分析,从安装必要的库到执行基础的数据操作和可视化。通过本文的学习,你将能够开始自己的数据分析之旅,并掌握如何利用Python来揭示数据背后的故事。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析的入门指南
【10月更文挑战第42天】本文是一篇技术性文章,旨在为初学者提供一份关于如何使用Python进行数据分析的入门指南。我们将从安装必要的工具开始,然后逐步介绍如何导入数据、处理数据、进行数据可视化以及建立预测模型。本文的目标是帮助读者理解数据分析的基本步骤和方法,并通过实际的代码示例来加深理解。
67 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
102 4
数据分析的 10 个最佳 Python 库
|
29天前
|
数据可视化 编译器 Python
Manim:数学可视化的强大工具 | python小知识
Manim(Manim Community Edition)是由3Blue1Brown的Grant Sanderson开发的数学动画引擎,专为数学和科学可视化设计。它结合了Python的灵活性与LaTeX的精确性,支持多领域的内容展示,能生成清晰、精确的数学动画,广泛应用于教育视频制作。安装简单,入门容易,适合教育工作者和编程爱好者使用。
212 7
|
2月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
本文将引导你理解如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从基础的数据结构开始,逐步深入到数据处理和分析的方法,最后通过实际的代码示例来展示如何创建直观的数据可视化。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技巧。让我们一起探索数据的世界,发现隐藏在数字背后的故事!
|
2月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
|
2月前
|
数据采集 存储 数据可视化
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第42天】本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从数据导入、清洗、探索性分析、建模预测,以及结果的可视化展示等方面展开讲解。通过这篇文章,你将了解到Python在数据处理和分析中的强大功能,以及如何利用这些工具来提升你的工作效率。
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
深入浅出:使用Python进行数据分析的基础教程
【10月更文挑战第41天】本文旨在为初学者提供一个关于如何使用Python语言进行数据分析的入门指南。我们将通过实际案例,了解数据处理的基本步骤,包括数据的导入、清洗、处理、分析和可视化。文章将用浅显易懂的语言,带领读者一步步掌握数据分析师的基本功,并在文末附上完整的代码示例供参考和实践。
|
2月前
|
数据可视化 搜索推荐 Shell
Python与Plotly:B站每周必看榜单的可视化解决方案
Python与Plotly:B站每周必看榜单的可视化解决方案