在上一次学习中，我向大家展示了如何安装Jupyter笔记本，以及利用它来编写Python代码并立即执行的方法。今天，就让我们来挑战一下用Jupyter笔记本来读取CSV文件，并且可视化展示其内容的方法吧！
关于CSV文件
在日常工作中使用的许多数据，大部分是通过电子表格软件创建的。比如，我们通常会用Excel来管理销售数据，客户数据，库存数据等数据内容。
但是，当我们对这些用电子表格创建的数据进行编程时，就会发现读取和分析这些原始Excel文件的工作会变得非常麻烦。
为了能够更方便的操作Excel数据，我们有一个简便的方法，那就是先把Excel文件转化成CSV文件，然后用程序对CSV进行操作就可以了。大多数电子表格软件和数据库都支持以CSV格式导出数据。所以可以说CSV文件是一种用于处理电子表格数据再好不过的格式了。
首先，CSV数据格式如下。在这里，我们以某一支股票的交易数据为例。
在CSV中，每行记录一条记录。一条记录可以具有多个用逗号分隔的字段。如上表所示，第一行（第一列）通常用作标题。
这样，CSV数据就简单地由换行符和逗号分隔，因此，通过编程可以非常简单地对其进行操作，这是一个很大的优势。
使用Jupyter笔记本读取CSV文件
现在，就让我们将此CSV数据加载到Jupyter笔记本中。
将需要加载的CSV文件，复制到Jupyter启动目录中。
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将CSV文件复制到Jupyter的启动目录 |
启动Jupyter Notebook
要启动Jupyter，请先启动命令行。从开始菜单运行“ Anaconda3> Anaconda Prompt”。然后输入以下Jupyter Notebook启动命令：
jupyter notebookWeb浏览器启动后，点击屏幕右上方的“New”按钮，并选择“ Python3”，新建一个笔记本。
当Jupyter笔记本启动时，让我们从右上方的New开始
通过编写以下两行代码，您可以读取CSV文件并将其以表格形式显示在屏幕上。上次也介绍过了它使用一个名为Pandas的库来支持数据分析。
import pandas as pd
pd.read_csv("stock.csv", encoding="GB2312")
显示导入的CSV数据
上图中，此CSV以日期的降序排列，让我们试着升序排列和显示。要排序，只需使用sort_values方法。
import pandas as pd
pd.read_csv("stock.csv", encoding="GB2312")
df.sort_values(by=["成交笔数"], ascending=True)
使用Jupyter，您只需要编写两行代码就可以获取格式化后的表格。
该程序读取CSV文件，并使用sort_values方法输出排序后的文件。这样，可以说Python很有吸引力，因为它可以非常简单地描述。顺便说一下，如果升序= True的部分改写为升序= False，则它将按总体的降序排列（即降序）。
绘制条形图
接下来，让我们基于CSV文件绘制一个条形图。
从CSV文件中提取数据并编写条形图很容易。下面是一个程序，以2016年为Y轴绘制条形图。
%matplotlib inline
import pandas as pd
df = pd.read_csv("stock.csv", encoding="GB2312")
df.plot.bar(y=['成交笔数'])
成交笔数条形图
为了在Jupyter中绘制图形，我们需要在代码前面加上“％matplotlib inline”。然后要编写条形图，只需调用plot.bar方法即可。另外，像这个例子一样，CSV中有很多列的时候，只需要指定将哪一列用作Y轴即可。
如果想同时显示成交笔数和流通市值的条形图的话，则可以写成下面这样：会自动显示不同颜色。
%matplotlib inline
import pandas as pd
df = pd.read_csv("stock.csv", encoding="GB2312")
df.plot.bar(y=['成交笔数','流通市值'])
同时显示成交笔数和流通市值时的条形图
关于中文显示乱码问题
从上面的图中可以看到，由于没有制定绘图时的中文字体，图中的中文部分显示成了乱码“□”。
为了解决中文的乱码问题，可以采取以下两种方式：
解决方式一：
用下面的代码获取配置文件matplotlibrc所在路径
import matplotlib
#1. 获取matplotlibrc文件所在路径
matplotlib.matplotlib_fname()修改此配置文件，一劳永逸，不用在每个脚本中写代码解决中文显示问题
font.family : Microsoft YaHei
axes.unicode_minus : False解决方式二：
在python脚本中增加配置支持中文的代码：其实本质上讲还是和方式一一样的。
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题然后，再次执行该程序时，中文内容将正确显示。
Jupyter笔记本中正确显示中文
如上所述，今天，我们创建了一个程序，该程序使用Jupyter笔记本读取CSV文件，并以表格或者图形的方式进行表示。从今天介绍的内容大家可以看到使用Jupyter笔记本可以非常轻松地将CSV文件的内容进行可视化。
