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从 CSV 到图表:Pandas 数据处理与 Matplotlib 可视化上手实践

发布时间:2026/11/5 7:45:49 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
从 CSV 到图表:Pandas 数据处理与 Matplotlib 可视化上手实践
从 CSV 到图表Pandas 数据处理与 Matplotlib 可视化上手实践【免费下载链接】code_snippets项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/code_snippets如果你从没写过数据分析代码这篇教程给你一条最短路径拿一份真实的 CSV 文件用 Pandas 读进来整理再用 Matplotlib 画成折线图。整个过程在 code_snippets 仓库里都有现成示例按本文顺序跑完你会得到一张「开发者薪资随年龄变化」的对比图表并能把同样的四步——读文件、取列、筛选、画图——套用到自己的数据上。先看最终结果跑通后你会得到一张折线图横轴是年龄纵轴是薪资中位数图上同时画出三条曲线——All Devs灰色虚线、Python蓝、JavaScript橙并用图例区分含义。这张图就是 Python/Matplotlib/01-Introduction/finished_code.py 的最终产出结果图已经在仓库里存好可以直接对照对照它来写代码出了问题能立刻判断是数据、坐标轴还是图例环节错了。数据从哪里来两份现成 CSV最小路径用的是 Python/Matplotlib/05-Fill_Betweens/data.csv只有 39 行、4 列列名是Age、All_Devs、Python、JavaScript每行对应一个年龄段。数据量小适合先跑通流程。之后想处理大文件可以换成 Python/Matplotlib/02-BarCharts/data.csv约 8.7 万行的调查数据其中LanguagesWorkedWith列用分号分隔多个语言是练习字符串拆分的真实素材。本地没有仓库时先克隆一份再操作git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/code_snippets用 Pandas 建立和筛选数据DataFrame 有两个入口。如果你手头已经有结构化数据可以直接用字典建表Python/Pandas/02-DataFrames/Snippets.ipynb 讲的就是这种用法import pandas as pd people { first: [Corey, Jane, John], last: [Schafer, Doe, Doe], email: [cx.com, jx.com, j2x.com], } df pd.DataFrame(people)另一种入口是从 CSV 读入本文的重点就是这条线。读文件、取列、按条件筛选各是一行import pandas as pd data pd.read_csv(data.csv) data[Age] # 取单列 data[(data[Age] 30)] # 保留满足条件的行筛选语法还可以再扩展。字符串列做包含匹配时Python/Pandas/04-Filtering/Pandas-Demo.ipynb 用的是df[col].str.contains(Python, naFalse)其中naFalse用来处理空值避免报错值得照搬。用 Matplotlib 绘制多系列折线图数据就位后绘图就是四步逐条画线、加标题与轴标签、加图例、输出。下面这份完整代码可以在 05-Fill_Betweens 目录下直接运行参考该目录的 starting_code.pyimport pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt data pd.read_csv(data.csv) ages data[Age] plt.plot(ages, data[All_Devs], color#444444, linestyle--, labelAll Devs) plt.plot(ages, data[Python], labelPython) plt.plot(ages, data[JavaScript], labelJavaScript) plt.title(Median Salary by Age) plt.xlabel(Ages) plt.ylabel(Median Salary (USD)) plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(salary.png) plt.show()几个要点每次plt.plot调用画一条系列曲线label决定图例文字color和linestyle用来区分系列风格plt.tight_layout()防止标签被裁掉savefig把结果存成图片文件show()弹窗口预览。新手常卡住的三个位置结论先行新手报错基本集中在两类——文件没找到、图没显示出来。FileNotFoundError当前工作目录不在 CSV 所在目录。先cd到文件所在目录或改用绝对路径。序列长度不一致plt.plot要求 x、y 数组长度相同。筛选后数据变短是正常现象但混用了筛选前后的列就会出错画图前用data.shape确认行列数。plt.show()没有弹窗在无图形界面的服务器上弹窗口本来就不工作改用savefig导出 PNG 查看即可本文正是这种处理。另外记住一条规则图例不出现几乎都是漏写了label或漏调plt.legend()。接下来看哪些文件折线图跑通之后建议按仓库目录的难度顺序继续02-BarCharts/finished_code.py读取 8.7 万行的调查 CSV配合Counter统计并画出「最流行语言 Top 15」横向柱状图能学到字符串拆分与聚合。05-Fill_Betweens/finished_code.py用fill_between在两条曲线之间按条件填色让「高于/低于基准」一目了然。10-Subplots/finished_code.py把一张图拆成两个独立子图分别绘制并用fig1.savefig、fig2.savefig分别保存。如果之后要处理真实业务数据再看 Python/Pandas/ 下的 09-Cleaning-Data 与 10-Datetime-Timeseries 两个目录分别覆盖缺失值清洗和时间序列处理正好接上本文的路径。【免费下载链接】code_snippets项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/code_snippets创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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