第1章 - 从CSV读取数据¶

有几种方法可以从CSV文件中读取数据。以下是最常见的方法：

原生阅读
the CSV模块
the numpy module
the pandas 模块

在本章中，您将学习如何使用pandas读取和过滤CSV数据。此外，您可以通过命令行选项将数据文件传递给您的脚本。

以下Python脚本，main.py，展示了如何做到这一点：

from __future__ import annotations

import argparse
import pandas as pd


def read_data(fname):
    return pd.read_csv(fname)


if __name__ == "__main__":
    options = argparse.ArgumentParser()
    options.add_argument("-f", "--file", type=str, required=True)
    args = options.parse_args()
    data = read_data(args.file)
    print(data)

Python脚本使用argparse模块来接受和解析来自命令行的输入。然后它使用输入，在这种情况下是文件名，来读取并将数据打印到提示符。

尝试以下列方式运行脚本，以检查是否获得所需的输出：

$python datavisualize1/main.py -f all_hour.csv
                          time   latitude   longitude  depth    ...      magNst     status  locationSource  magSource
2019-01-10T12:11:24.810Z  34.128166 -117.775497   4.46    ...         6.0  automatic              ci         ci
2019-01-10T12:04:26.320Z  19.443333 -155.615997   0.72    ...         6.0  automatic              hv         hv
2019-01-10T11:57:48.980Z  33.322500 -116.393167   4.84    ...        11.0  automatic              ci         ci
2019-01-10T11:52:09.490Z  38.835667 -122.836670   1.28    ...         7.0  automatic              nc         nc
2019-01-10T11:25:44.854Z  65.108200 -149.370100  20.60    ...         NaN  automatic              ak         ak
2019-01-10T11:25:23.786Z  69.151800 -144.497700  10.40    ...         NaN   reviewed              ak         ak
2019-01-10T11:16:11.761Z  61.331800 -150.070800  20.10    ...         NaN  automatic              ak         ak

[7 rows x 22 columns]