Python实战系列<一> | 正则提取数据并绘图

简介: Python实战系列<一> | 正则提取数据并绘图

大家好,我是欧K~

本期给大家分享《Python实战系列》的第一篇文章:正则提取数据并绘图,该系列主要来自粉丝的实际问题,后期会不断更新,希望对你有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以私信小编。任务描述:取txt文件各语言数据绘制折线图,data.txt文件截图如下(太长了直截了一部分):


乍一看很像json格式的文件,实际上不是


进入正题:

🏳️‍🌈 1. 读取数据

with open('data.txt') as f:
    data = f.read()


🏳️‍🌈 2. 正则提取花括号{}里面的信息

datas = re.findall('({.*?})',data)

内容基本上就是编程语言各日期的占比情况,接下来就是提取日期信息和数据信息了。


🏳️‍🌈 3. 提取name,注意转义(')

re.findall('\'(.*)\'',datas[0])[0]


🏳️‍🌈 4. 提取日期和数据,注意数据小数点

re.findall('(\d+(\.\d+)?)',datas[0])

每4个数据为一组,所以做个step=4的循环即可:

for i in range(0,len(datas_tmp),4):
    datas_f.append(float(datas_tmp[i+3][0]))
    dates_f.append(f'{datas_tmp[i][0]}-{datas_tmp[i+1][0]}-{datas_tmp[i+2][0]}')


🏳️‍🌈 5. 数据提取部分完整代码

# 处理数据
with open('data.txt') as f:
    data = f.read()
datas = re.findall('({.*?})',data)
names = []
dates_result = []
datas_result = []
for idx,dd in enumerate(datas):
    datas_f = []
    dates_f = []
    name = re.findall('\'(.*)\'',dd)[0]
    names.append(name)
    datas_tmp = re.findall('(\d+(\.\d+)?)',dd)
    for i in range(0,len(datas_tmp),4):
        datas_f.append(float(datas_tmp[i+3][0]))
        dates_f.append(f'{datas_tmp[i][0]}-{datas_tmp[i+1][0]}-{datas_tmp[i+2][0]}')
    datas_result.append(datas_f)
    dates_result.append(dates_f)


🏳️‍🌈 6. 绘图

绘图部分直接用matplotlib的plot循环绘制即可,代码如下:

# 绘图
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)
for i in range(len(names)):
    plt.plot(dates_result[i], datas_result[i], label=names[i])
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(20))
plt.ylabel("Ratings(%)", fontdict={'size': 16})
plt.title("TIOBE Programming Community Index", fontdict={'size': 20})
plt.legend(loc='best')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()


数据可以在后台回复: data.txt 获取。

END


以上就是本期为大家整理的全部内容了,喜欢的朋友可以点赞、点在看也可以分享让更多人知道。

相关文章
|
25天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python编程入门:从基础到实战
【10月更文挑战第36天】本文将带你走进Python的世界,从基础语法出发,逐步深入到实际项目应用。我们将一起探索Python的简洁与强大,通过实例学习如何运用Python解决问题。无论你是编程新手还是希望扩展技能的老手,这篇文章都将为你提供有价值的指导和灵感。让我们一起开启Python编程之旅,用代码书写想法,创造可能。
|
27天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
58 4
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据处理
Python数据科学:从基础到实战
Python数据科学:从基础到实战
28 1
|
27天前
|
机器学习/深度学习 JSON API
Python编程实战:构建一个简单的天气预报应用
Python编程实战:构建一个简单的天气预报应用
40 1
|
28天前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
27 1
|
29天前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
29天前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何使用 Python 语言的正则表达式进行网页数据的爬取?
使用 Python 进行网页数据爬取的步骤包括:1. 安装必要库(requests、re、bs4);2. 发送 HTTP 请求获取网页内容;3. 使用正则表达式提取数据;4. 数据清洗和处理;5. 循环遍历多个页面。通过这些步骤,可以高效地从网页中提取所需信息。
|
22天前
|
数据采集 存储 数据处理
探索Python中的异步编程:从基础到实战
【10月更文挑战第39天】在编程世界中,时间就是效率的代名词。Python的异步编程特性,如同给程序穿上了一双翅膀,让它们在执行任务时飞得更高、更快。本文将带你领略Python异步编程的魅力,从理解其背后的原理到掌握实际应用的技巧,我们不仅会讨论理论基础,还会通过实际代码示例,展示如何利用这些知识来提升你的程序性能。准备好让你的Python代码“起飞”了吗?让我们开始这场异步编程的旅程!
34 0
|
26天前
|
并行计算 数据挖掘 大数据
Python数据分析实战:利用Pandas处理大数据集
Python数据分析实战:利用Pandas处理大数据集
|
28天前
|
索引 Python
SciPy 空间数据1
SciPy 通过 `scipy.spatial` 模块处理空间数据,如判断点是否在边界内、计算最近点等。三角测量是通过测量角度来确定目标距离的方法。多边形的三角测量可将其分解为多个三角形,用于计算面积。Delaunay 三角剖分是一种常用方法,可以对一系列点进行三角剖分。示例代码展示了如何使用 `Delaunay()` 函数创建三角形并绘制。
30 0