第16章 · 下载数据
项目2数据可视化第2阶段：读取CSV和JSON数据文件并进行分析可视化。
知识点讲解
读取CSV文件
CSV（逗号分隔值）是常用的数据交换格式。使用csv模块逐行读取，先读第一行获取表头，再遍历数据行提取需要的列。处理数据时需要将字符串转换为数值，并注意处理缺失或异常的数据行。典型应用是分析气象站的气温数据并绘制最高/最低气温曲线。
JSON数据与地图
JSON格式适合存储结构化的地理数据。使用 json.load() 读取JSON文件后，通过字典访问国家代码、国家名和人口数量，再配合地理数据（如countries代码表）将人口数据映射到世界地图上，用颜色深浅表示人口规模。
代码示例
读取CSV数据
演示csv模块读取并分析数据。
import csv
from datetime import datetime
with open("weather.csv") as f:
reader = csv.reader(f)
header = next(reader) # 跳过表头
dates, highs = [], []
for row in reader:
dates.append(datetime.strptime(row[2], "%Y-%m-%d"))
highs.append(int(row[5]))
print(f"共 {len(dates)} 天数据")
print(f"最高气温范围: {min(highs)}~{max(highs)}°C")