jupyter-data visualization

import csv

f = open('seoul.csv')

data = csv.reader(f)

next(data)

 

for row in data :

print(row[-1]) > 마지막 열

f.close()

 

import csv

f = open('seoul.csv')

data = csv.reader(f)

next(data)

result = []

 

for row in data :

if row[-1] !='' : # != '같다는 표시(https://wikidocs.net/22216)'

result append(float(row[-1]))

print(result)

f.close()

 

print(len(result)) # 데이터 총 개수

 

import csv

import matplotlib.pyplot as plt

for row in data :

if row[-1] !='' :

result append(float(row[-1]))

plt.plot(result, 'r')

plt.show()

 

plt.figure(figsize = (10,2), dpi = 300)

plt.plot(result, 'r')

plt.show()

 

s = 'hello python'

pint(s,split()) # 문자열 분리

 

data = '1907-10-01'

print(data,split('-'))

print(data.split('-')[0])

 

f = open('seoul.csv')

data = csv.reader(f)

next(data)

result = [] # 최고 기온 데이터를 저장할 리스트 생성

 

for row in data :

if row[-1] != '' : # 최고 기온 데이터 값이 존재한다면

if row[0].split('-')(1) == '08' : # 8월에 해당하는 값

result.append(float(row[-1])) # result 리스트에 최고 기온 값 추가

 

plt.plot(result, 'hotpick') # result 리스트에 저장된 값을 hotpink 색으로 그리기

plt.show()

 

# 매년 2월 14일 최고 기온 데이터

for row in data :

if row[-1] != '' :

if row[0].split('-')(1) == '02' and row[0].split('-')[2] == '14' : # 2월 14일에 해당하는 값

result.append(float(row[-1])) # result 리스트에 최고 기온 값 추가

 

high = []

low = []

 

for row in data :

if row[-1] != '' : and row[-2] !='' : #최고 기온, 최저 기온

if row[0].split('-')(1) == '02' and row[0].split('-')[2] == '14' : # 2월 14일에 해당하는 값

high.append(float(row[-1])) # 최고 기온 값

low.append(float(row[-2])) # 최저 기온 값

 

plt.plot(high, 'hotpink')

plt.plot(low, 'skyblue')

 

plt.rc('font', family='Malagun Gothic')

plt.title('기온 변화 그래프')

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.show()