Считыватель CSV-файлов на организованные карты - PullRequest
Новая
       33

Считыватель CSV-файлов на организованные карты

0 голосов
/ 30 апреля 2019

Возьмите информацию csv-файла, прочитайте ее, упорядочьте в список, чтобы потом взять информацию и создать графики с помощью matplotlib.

Я пробовал 6 списков, каждый из которых содержит 680 элементов. Очень трудно понять, как соотнести его друг с другом для отображения. 

with open('movie.csv') as csvfile:
    readCSV = csv.reader(csvfile, delimiter =',')

    for row in readCSV:
        movie.append(row[0])
        release.append(row[1])
        distributor.append(row[2])
        genre.append(row[3])
        mpaa.append(row[4])
        tickets.append(row[5])

Возможность добавлять билеты определенных дистрибьюторов, билеты, проданные за месяц (дата выпуска) и фильмы по жанрам.

Как я могу сделать это проще? Или это лучший способ? Я не могу понять, как соотнести конкретные индексы, фильм [3] делает это очень много с помощью этого дис, теперь добавляю общее количество, которое он заработал, к итогу для этого дистрибьютора, затем продолжая идти по линии, создавая итог для всех конкретные дистрибьюторы?

1 Ответ

0 голосов
/ 30 апреля 2019

Просто используйте панд с его считывателем CSV :

import pandas as pd

, затем

df = pd.read_csv('waka.csv')

или,для чтения без заголовков:

df = pd.read_csv('waka.csv', header=None)

После загрузки .csv будет создан объект DataFrame.Pandas невероятно мощен с таблицами / фреймами данных и может делать с ним почти все с помощью пары строк кода.

Обратите внимание, что если вы используете кодировку не-UTF, вы должны написать ее в encodingпараметр:

кодировка: str, необязательная

Кодировка для использования в UTF при чтении / записи (например, 'utf-8').

Например:

df = pd.read_csv('waka.csv', header=None, encoding='cp1026')

Вот список стандартных кодировок .

...