从CSV格式读取python3.4

Question

好的，我用Python编写了这段代码，我从csv文件导入，问题是csv文件中有一些列不是基本数字。有一列是“INT，EXT”格式的文本，还有一列是从“0:00到11:59”格式的点钟格式。我有第三列作为“00.00”格式的普通数字距离。在

我的问题是，如何绘制距离与时间的关系，然后根据是内还是外，改变散点图的点的颜色。在

我的第一个问题是如何使程序读取oclock格式。以及来自csv的文本格式。在

有什么想法或建议吗？提前谢谢

下面是一个CSV im尝试导入的示例

ML  INT  .10  534.15  0:00
ML  EXT  .25  654.23  3:00
ML  INT  .35  743.12  6:30

我想把第四列画成x轴，第五列画成y轴 我还想把散点图点的颜色编码为红色或蓝色，这取决于其中一个是INT还是EXT

这是我到目前为止的代码示例

^{pr2}$

Answer 1

从使用pandas的csv示例中读入：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

data = pd.read_csv('data.csv', sep='\t', header=None)
print data

印刷品：

^{pr2}$

然后把“INT”和“EXT”分开：

ints = data[data[1]=='INT']
exts = data[data[1]=='EXT']

将它们更改为datetime并获取距离：

int_times = [datetime.datetime.time(datetime.datetime.strptime(t, '%H:%M')) for t in ints[4]]
ext_times = [datetime.datetime.time(datetime.datetime.strptime(t, '%H:%M')) for t in exts[4]]
int_dist = [d for d in ints[3]]
ext_dist = [d for d in exts[3]]

然后分别为“INT”和“EXT”绘制散点图：

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(int_dist, int_times, c='orange', s=150)
ax.scatter(ext_dist, ext_times, c='black', s=150)
plt.legend(['INT', 'EXT'], loc=4)
plt.xlabel('Distance')
plt.show()

编辑：添加代码以回答注释中有关如何将时间更改为12小时格式（从0:00到11:59）的问题，并删除秒数。在

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
ints = data[data[1]=='INT']
exts = data[data[1]=='EXT']
INT_index = data[data[1]=='INT'].index
EXT_index = data[data[1]=='EXT'].index
time = [t for t in data[4]]
int_dist = [d for d in ints[3]]
ext_dist = [d for d in exts[3]]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(int_dist, INT_index, c='orange', s=150)
ax.scatter(ext_dist, EXT_index, c='black', s=150)
ax.set_yticks(np.arange(len(data[4])))
ax.set_yticklabels(time)
plt.legend(['INT', 'EXT'], loc=4)
plt.xlabel('Distance')
plt.ylabel('Time')
plt.show()

{2美元^

Answer 2

我已经找到了另一个答案，但是我会保留原来的答案，因为我相信它仍然是好的，只是不完全回答你的特定问题。在

我还生成了几行数据，使问题变得更有意义，至少对我来说是这样。在

解决这个问题的方法是生成第5列（在代码中，而不是csv），它是与特定时间相对应的分钟数，即11:59映射到719分钟。使用pandas，我将这个新列插入到数据帧中。然后，我可以每隔60分钟为每小时（“0:00”、“1:00”等）放置字符串标签

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = pd.read_csv('Workbook2.csv', header=None)
print data

打印我伪造的数据：

^{pr2}$

现在创建一个函数，将时间点转换为分钟：

def convert_to_min(o_clock):
    h, m = o_clock.split(':')
    return int(h) * 60 + int(m)
# using this function create a list times in minutes for each time in col 4
min_col = [convert_to_min(t) for t in data[4]]
data[5] = min_col  # inserts this list as a new column '5'
print data 

我们的新数据：

    0    1     2       3      4    5
0  ML  INT  0.10  534.15   0:00    0
1  ML  EXT  0.25  654.23   3:00  180
2  ML  INT  0.30  743.12   6:30  390
3  ML  EXT  0.35  744.20   4:30  270
4  ML  INT  0.45  811.47   7:00  420
5  ML  EXT  0.55  777.90   5:45  345
6  ML  INT  0.66  854.70   7:54  474
7  ML  EXT  0.74  798.40   6:55  415
8  ML  INT  0.87  947.30  11:59  719

现在构建x和y轴数据、记号标签和记号位置：

INTs = data[data[1]=='INT']
EXTs = data[data[1]=='EXT']

int_dist = INTs[3]  # x-axis data for INT
ext_dist = EXTs[3]

# plotting time as minutes in range [0 720]
int_time = INTs[5]  # y-axis data for INT
ext_time = EXTs[5]

time = ['0:00', '1:00', '2:00', '3:00', '4:00', '5:00', 
        '6:00', '7:00', '8:00', '9:00', '10:00', '11:00', '12:00']
# this will place the strings above at every 60 min
tick_location = [t*60 for t in range(13)]

现在绘制：

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(int_dist, int_time, c='orange', s=150)
ax.scatter(ext_dist, ext_time, c='black', s=150)
ax.set_yticks(tick_location)
ax.set_yticklabels(time)
plt.legend(['INT', 'EXT'], loc=4)
plt.xlabel('Distance')
plt.ylabel('Time')
plt.title('Seems to work...')
plt.show()