使用python进行CSV数据分析[关闭]

Question

我应该分析 csv 文件中的数据。我需要可视化和打印：

1. 网站流量图（访问量最大）
2. 访问每个网站的用户数
3. 在网站上在线花费的时间

如何使用这些数据分别对 2014 年和 2015 年进行第一个（网站流量图）：

address            used_at
am.ru              2014         413071
                   2015         183402
auto.ru            2014        9122342
                   2015        6923367
avito.ru           2014       84503151
                   2015       87688571
avtomarket.ru      2014         106849
                   2015          95927
cars.mail.ru/sale  2014         211456
                   2015         167278
drom.ru            2014       11014955
                   2015        9704124
e1.ru              2014       28678357
                   2015       27961857
irr.ru/cars        2014         222193
                   2015         133678

Answer 1

我生成了示例输入数据（3 个网站，时间跨度：2 年，100.000 个条目），因为您没有提供它。

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('avito_trend.csv', parse_dates=['ts'], usecols=['userid','site','ts','duration'])

print('Time spent online per web site')
print(df.groupby('site').agg({'duration': 'sum'}))

print('Time spent online per web site, per year')
print(df.groupby([df.ts.dt.year, 'site']).agg({'duration': 'sum'}))

# calculating stats
stats = df.groupby([df.ts.dt.year, 'site'], sort=True)['userid'] \
          .count() \
          .reset_index() \
          .rename(columns={'userid':'visits'}) \


stats = stats.set_index(stats.ts.astype(str) + ': ' + stats.site) \
             .drop(['ts','site'], axis=1)

# plot part
fig = plt.figure(figsize=(16,9))
ax = fig.add_subplot(111)

title = 'site statistics (visitors)'

stats.plot(kind='barh', ax=ax, title=title, color=['grey'], legend=None)

[ax.annotate(str(visits), (stats.values.max()/2, i))
 for i, visits in enumerate(stats['visits'].tolist())]

plt.show()
fig.savefig('stats.png',dpi=100,bbox='Tight')

输出：

Time spent online per web site
                duration
site
aliexpress.com  16603827
avito.ru        16560223
rozetka.ua      16731197

Time spent online per web site, per year
                     duration
ts   site
2014 aliexpress.com   8242863
     avito.ru         8288967
     rozetka.ua       8392353
2015 aliexpress.com   8360964
     avito.ru         8271256
     rozetka.ua       8338844

PS 请始终提供示例输入（5-10 行）和预期输出（基于示例数据）

Answer 2

如果您只想可视化和打印 csv 中的行，那么下面的代码应该可以工作。

table = []
with open('avito_trend.csv') as fin:
    reader = csv.reader(fin)
    for row in reader:
        table.append(row)
print(table)

Answer 3

您需要包含您使用的 csv 文件的外观，如果我不知道我在引用什么，将无济于事。

作为提示，您可以使用 pandas read_csv 方法，而完全不必使用 csv。

例如：infile=pd.read_csv("avito_trend.csv")