在本章中，我们将从网上下载数据，并对这些数据进行可视化。网上的数据多的难以置信，且大多未经过仔细检查。如果能够对这些数据进行分析，我们就能够发现别人没有发现的规律和关联。
我们将访问并可视化以两种常见格式存储的数据：CSV和JSON.我们将使用Python模块csv来处理CSV格式存储的天气数据，找出两个不同地区在一段时间内的最高温度和最低温度。然后，我们将使用matplotlib根据下载的数据创建一个图表，展示两个不同地区的气温变化：阿拉斯加和加利福尼亚死亡谷。在本章的后面，我们将使用模块json来访问以JSON格式存储的人口数据，并使用Pygal绘制一副按国别划分的人口地图。
阅读本章后，我们将能够处理各种类型和格式的数据集，并对如何创建复杂的图表有更深入的认识。要处理各种真实世界的数据集，必须能够访问并可视化各种类型和格式的在线数据。
16.1 CSV文件格式
要在文本文件中存储数据，最简单的方式是将数据作为一系列以逗号分隔的值(CSV)写入文件。这样的文件称为CSV文件。例如，下面是一行CSV格式的天气数据：
2014-1-5，64，44，26，18，7，-1，56，30，9，30.34，30.27，30.15，，，，10，4，0.00，0，，195
这是阿拉斯加2014年1月5日的天气数据，其中包含当天的最高气温和最低气温，还有众多数据。CSV文件对人来说阅读起来比较麻烦，但程序中可轻松地提取并处理其中的值，这有助于加快数据分析过程。
我们将首先少量处理阿拉斯加的CSV格式的天气数据。
16.1.1 分析CSV文件头
csv模块包含在Python标准库中，可用于分析CSV文件的数据行，让我们能够快速提取感兴趣的值。下面先来查看这个文件的第一行，其中包含一系列有关的数据描述：
highs_lows.py
import csv
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f: --(1)
reader = csv.reader(f) --(2)
header_row = next(reader) --(3)
print(header_row)导入模块csv后，我们将要使用的文件的名称存储在filename中。接下来，我们打开这个文件，并将结果文件对象存储在f中.然后，我们调用csv.reader()
,并将前面存储的文件对象作为实参传递给它，从而创建一个于该文件相关联的阅读器(reader)对象。我们将这个阅读器对象存储在reader中。
模块csv包含函数next()，调用它并将阅读器对象传递给它时，它将返回文件中的第一行。在前面的代码中，我们只调用了next()一次，因此得到的是文件的第一行，其中包含文件头。我们将返回的数据存储在header_row中。正如我们看到的，header_row包含与天气相关的文件头，指出了每行都包含那些数据：
reader处理文件中以逗号分隔的第一行数据，并将每项数据都作为一个元素存储在列表中。文件头AKDT表示阿拉斯加时间.
注意：文件头的格式并非总是一致的，空格和单位可能出现在奇怪的地方。这在原始数据文件中很常见，但不会带来任何问题。
16.1.2 打印文件头及其位置
为让文件头数据更容易理解，将列表中的每个文件头及其位置打印出来：
highs_lows.py
import csv
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
--(1)
print(index,column_header)我们对列表调用了enumerate()来获取每个元素的索引及其值。
输出如下，其中指出了每个文件头的索引：
从中可知，日期和最高气温分别存储在第0列和第1列。为研究这些数据，我们将处理sitka_weather_07-2014.csv中的每行数据，并提取其中索引为0和1的值。
16.1.3 提取并读取数据
知道需要那些数据列中的数据后，我们来读取一些数据。首先读取每天的最高气温：
highs_lows.py
import csv
#从文件中获取最高气温
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
highs = []
for row in reader:
highs.append(row[1])
print(highs)我们创建了一个名为highs的空列表，再遍历文件中余下的各行。阅读器对象从其停留的地方继续往下读取CSV文件，每次都自动返回当前所处位置的下一行。由于我们已经读取了文件头行，这个循环将从第二行开始——从这行开始包含的是实际数据。每次执行该循环时，我们都将索引1处的数据附加到highs末尾。
我们提取了每天的最高气温，并将它们作为字符串整洁地存储在一个列表中。
下面使用int将表示气温的字符串转换成了数字，再将其附加到列表末尾。这样，最终的列表将包含以数字表示的每日最高气温：
下面来进行可视化。
16.1.4 绘制气温图表
为可视化这些气温数据，我们首先使用matplotlib创建一个显示每日最高气温的简单图形，如下所示：
highs_lows.py
import csv
from matplotlib import pyplot as plt
#从文件中获取最高气温
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
highs = []
for row in reader:
highs.append(row[1])
#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(highs,c='red')
#设置图形格式
plt.title("Daliy high temperatures,July 2014",fontsize=24)
plt.x_laber("",fontsize=16)
plt.y_laber("Temperature(F)",fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labersize=16)
plt.show()
我们将最高气温列表传递给plot()，并传递c="red"以便将数据点绘制为红色（红色显示最高气温，蓝色显示最低气温）。接下来，我们设置了一些其他格式，如字体大小和标签。鉴于我们还没有添加日期，因此没有给x轴添加标签，但plt.xlaber()确实修改了字体大小，让默认标签更容易看清。
16.1.5 模块datentime
下面在图表中添加日期，使其更有用。在天气数据文件中，第一个日期在第二行：
读取该数据时，获得的时一个字符串，因为我们需要想办法将字符串'2014-7-1'转换为一个表示相应日期的对象。为创建一个表示2014年7月1日的对象，可使用模块datetime中的方法strptime()。我们在终端会话中看看strptime()的工作原理：
>>> from datetime import datetime
>>> first_date = datetime.strptime('2014-7-1','%Y-%m-%d')
>>> print(first_date)
2014-07-01 00:00:00
我们首先导入了模块datetime中的datetime类，然后调用方法strptime()，并将包含所需日期的字符串作为第一个实参。第二个实参告诉Python如何设置日期格式。在这个实例中,'%Y-'让python将字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份；'%m-'让Python将第二个连字符前面的部分呢视为表示月份的数字；而'%d"让Python将字符串最后一部分视为月份中的一天(1～31）
方法strptime()可接受各种实参，并根据它们来决定如何读取reified。
实参 | 含义 |
%A | 星期的名称，如Monday |
%B | 月份名，如January |
%m | 用数字表示月份（01～12） |
%d | 用数字表示月份中的一天（01～31） |
%Y | 四位的年份，如2017 |
%y | 两位的年份，如17 |
%H | 24小时制的小时数(00-23) |
%I | 12小时制的小时数(01~12) |
%p | am或pm |
%M | 分钟数(00~59) |
%s | 秒数(00~61) |
16.1.6 在图表中添加日期
知道如何处理CSV文件中的日期后，就可对气温图形进行改进了，即提取日期和最高气温，并将它们传递给plot()，如下所示：
import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
'''导入模块csv以打开CSV格式的文件'''
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates,highs = [],[]
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
dates.append(current_date)
high = int(row[1])
highs.append(high)
#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red')
#设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures,July 2014",fontsize=24)
plt.xlabel("",fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylaber("Temperature(F)",fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()
我们创建了两个空列表，用于存储从文件中提取的日期和最高气温。然后，我们将包含日期信息的数据(row[0])转换为datetime对象，并将其附加到列表
dates末尾。我们将日期和最高气温传递给plot()。我们调用了fig.autofmt_xdate()来绘制斜的日期标签，以免它们彼此重叠。
16.1.7 涵盖更长的时间
设置好图表后，我们来添加更多的数据，以成一副更复杂的天气图。import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
'''导入模块csv以打开CSV格式的文件'''
filename = 'sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates,highs = [],[]
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
dates.append(current_date)
high = int(row[1])
highs.append(high)
#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red')
#设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures - 2014",fontsize=24)
plt.xlabel("",fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylaber("Temperature(F)",fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()
16.1.8 再绘制一个数据系列
改进后的图表显示了大量意义深远的数据，但我们可以在其中添加最低气温数据，使其更有用。为此，需要从数据文件中提取最低气温，并将它们添加到图
表中，如下所示：
import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
'''导入模块csv以打开CSV格式的文件'''
filename = 'sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates,highs,lows = [],[],[]
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
dates.append(current_date)
high = int(row[1])
highs.append(high)
low = int([row[3]])
lows.append(low)
#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red')
plt.plot(dates,lows,c='bule')
#设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures - 2014",fontsize=24)
plt.xlabel("",fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylaber("Temperature(F)",fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()
在上面，我们添加了空列表lows，用于存储最低气温。接下来，我们从每行的第4列row[3]提取每天的最低气温，并存储它们。我们添加了一个对plot()
的调用，以使用蓝色绘制最低气温。最后，我们修改了标题。
16.1.9 给图表区域着色
添加两个数据系列后，我们就可以了解每天的气温范围了。下面来给这个图表做最后的修饰，通过着色来呈现每天的天气范围。为此，我们将使用方法
fill_between()，它接受一个x值系列和两个y值系列，并填充两个值系列之间的空间：
import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
'''导入模块csv以打开CSV格式的文件'''
filename = 'sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates,highs,lows = [],[],[]
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
dates.append(current_date)
high = int(row[1])
highs.append(high)
low = int([row[3]])
lows.append(low)
#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5)
plt.plot(dates,lows,c='bule',alpha=0.5)
plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.1)
#设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures - 2014",fontsize=24)
plt.xlabel("",fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylaber("Temperature(F)",fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()
实参alpha指定颜色的透明度。Alpha值为0表示完全透明，1（默认设置）表示完全不透明。通过将alpha设置为0.5，可让红色和蓝色折线的颜色看起来更
浅。
在2处，我们向fill_between()传递了一个x值系列：列表dates，还传递了两个y值系列：highs和lows。实参facecolor指定了填充区域的颜色，我们将
alpha设置成了较小的值0.1，让填充区域将两个数据系列链接起来的同时不分散观察者的注意力。
通过着色，让两个数据集之间的区域显而易见。
16.1.10 错误检查
我们应该能够使用有关任何地方的天气数据来运行highs_lows.py中的代码，但有些气象站会偶尔出现故障，未能收集部分或全部其应该收集的数据。缺失
数据可能会引发异常，如果不妥善地处理，还可能导致程序崩溃。
例如，我们来看看生成加利福尼亚死亡股的气温图时出现的情况。
import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
'''导入模块csv以打开CSV格式的文件'''
filename = 'death_valley_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates,highs,lows = [],[],[]
for row in reader:
try:
current_date = datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d')
high = int(row[1])
low = int([row[3]])
except ValueError:
print(current_date,'missing data')
else:
dates.append(current_date)
highs.append(high)
lows.append(low)
#根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5)
plt.plot(dates,lows,c='bule',alpha=0.5)
plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.1)
#设置图形的格式
plt.title("Daily high and low temperatures - 2014\nDeath Dalley,CA",fontsize=24)
plt.xlabel("",fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylaber("Temperature(F)",fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()对于每一行，我们都尝试从中提取日期、最高气温和最低气温。只要缺失其中一项数据，python就会引发ValueError错误，而我们可这样处理：打印一
条消息，指出缺失数据的日期。打印错误消息后，循环将继续执行下一行处理。如果获取特定日期的所有数据时没有发生错误，将运行else代码块，并将数据
附加到列表的末尾。鉴于我们绘图时使用的是有关另一个地方的信息，我们修改了标题，在图表中指出了这个地方。
将这个图表与阿拉斯加的图表对比可知，总体而言，死亡谷比阿拉斯加东南部暖和，这可能符合预期，但这个沙漠中每天的温差也更大，从着色区域的高度
可以明显看出这一点。
使用的很多数据集都可能缺失数据、数据格式不正确或数据本身不正确。对于这样的情形，可使用本书前半部分介绍的工具来处理。在这里，我们使用了
一个try_ecxept_else代码块来处理数据缺失的问题。在有些情况下，需要使用continue来跳过一些数据，或者使用remove()或del将已提取的数据删除。可
采用任何管用的方法，只要进行精确而有意义的可视化就好。
16.2 制作世界人口地图：JSON格式
在本节中，我们将下载JSON格式的人口数据，并使用json模块来处理它们。Pyagl提供了一个适合初学者使用的地图创建工具，我们将使用它来对人口数据
进行可视化，以探索全球人口的分布情况。
16.2.1 下载世界人口数据
将文件population_data.json复制到本章程序所在的文件夹中，这个文件包含全球大部分国家1960～2010年的人口数据。
