使用 Python 高效地绘制 csv 格式的表格

Question

我正在尝试使用 Python 绘制一个 csv 格式的表格。到目前为止，我能够通过阅读网站上的类似问题得到我想要的结果，但我的解决方案似乎不太“pythonic”，也没有找到一种非常直接的方法。我确信有一种更有效的方法来绘制表格，所以我提出这个问题是为了了解更多关于 Python 的信息，并让其他人对同样的问题有一个直接的答案。就是这样：

我有一个包含标题和第一列的数据表。就我而言，分别是几个月和几年。即：

年、1 月、2 月、3 月、4 月、5 月、6 月、7 月、8 月、9 月、10 月、11 月、DIC 1998,,0.78,0.60,0.50,0.50,,,,,0.62,,0.45 1999,0.40,0.30,0.28,0.22,0.26,0.50,0.52,0.76,0.89,0.85,0.74,0.67 2000,0.58,0.58,0.51,0.47,0.63,0.92,1.00,1.00,0.99,1.00,0.96,0.91 2001,0.86,0.83,0.80,0.71,0.83,0.98,1.05,1.11,1.09,0.99,0.87,0.80 ...

如您所见，也缺少数据。

我的解决方案如下：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

#Import Data
Data=np.genfromtxt('LakeLevels.csv',delimiter=',',names=True,dtype=float)

#Extract data
Months=list(Data.dtype.names[1:])
Years=Data['Year']
Level=Data.view(dtype=float).reshape(Data.shape + (-1,))[:,1:]
Level_masked= np.ma.array (Level, mask=np.isnan(Level))

#Plot
fig=plt.pcolor(np.linspace(1,12,12),Years,Level_masked)
plt.colorbar()
plt.xticks(range(12),Months,rotation=45)

我发现解决方案对于一个非常简单的任务来说太复杂了。有没有更好的方法来实现相同的结果或我可以改进的部分代码？甚至可能是一个自动执行此操作的函数。

提前致谢。

Answer 1

我将根据@Ami Tavory 的回答发布我的最终解决方案。

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('LakeLevels.csv', delimiter=',', index_col='Year')
sns.heatmap(df)

因此，通过使用这 2 个包（即 pandas 和 seaborn），我能够在 2 行中得到我想要的结果！

最好的问候。

Answer 2

您可以考虑使用Pandas 进行这种数据处理+ 绘图。

我没有一直遵循您的逻辑（即掩码），但这是以下两行的输出（在您的部分数据上）：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('stuff.csv', delimiter=',', index_col='year').T.plot();

您拥有的东西越多（例如，处理丢失的数据等） - 代码行数的差异就会越长。 Numpy 很棒，但您可能应该使用更高级别的库（建立在它之上！） - 用于这类东西。