难于将CSV转换为2D / 3D的CSV列表

Question

我在CSV中有一些数据，如下所示。 我正在尝试将其转换为合理的形式，因此我可以用'A'将公共x轴[1、2、3]相对于y轴[18、22、24]和[58、68、55]绘制出来和“ B”作为传说。

我目前的想法是，尽管我得到了x轴的重复，但是下面的结构将是最简单的。

[['A',[1,'A1',18],[2,'A2',22],[3,'A3',24]],
 ['B',[1,'B4',58],[2,'B4',68],[3,'B6',55]]]

这是丑陋的数据。 您可能会说，A和B是标题。 18对应于点1处的A1，22对应于点2处的A2，依此类推。我尝试检查空的“单元格”并将其插入当前数组中，但是它变得非常混乱，因此我一直试图扩展它，以便它可以应付50列以上和20列以上的行。

,A,B
1,A1,B4
,18,58
2,A2,B5
,22,68
3,A3,B6
,24,55

这里的建议很有帮助，但我无法将其应用于我的情况。 以下代码适用于一列，但需要进一步操作，一旦我将其他列添加到CSV文件中，该代码就会崩溃。

import csv

arr = []

datafile = open('datafile1.csv', 'r', newline='')
reader = csv.reader(datafile)
for row in reader:
    if row[0] != "":
        #print(row)
        arr.append(row)
    elif row[1] != "":
        arr[-1].insert(len(arr),row[1])

datafile.close()

预先感谢您提供的任何帮助！

Answer 1

如果要绘制数据，最好的格式是x的列表和y的列表。 当然，还有标签列表的列表。

图例位于第一行，因此您可以阅读并完成操作。 然后每两行读取一次以提取x和标签数据，然后以偏移量1再次每两行读取一次以读取所有y数据。 一些zip()和解zip()魔术，您就完成了。

import csv

import matplotlib.pyplot as plt

def load_data(file):
    reader = csv.reader(open(file, 'r', newline=''))
    lines = tuple(reader)

    legends = lines[0][1:]
    x, *labels = zip(*lines[1::2])
    _, *y = zip(*lines[2::2])
    # must convert the data from strings to integers
    # if floats are allowed in the data, use `float` instead
    x = tuple(map(int, x))
    y = tuple(tuple(map(int, column)) for column in y)

    return x, y, legends, labels

def plot_columns(x, y, legends, labels):
    for k in range(len(y)):
        plt.plot(x, y[k])
        for xi, yi, ilabel in zip(x, y[k], labels[k]):
            plt.annotate(ilabel, xy=(xi, yi), textcoords='data')
    plt.legend(legends)
    plt.show()

plot_columns(*load_data('datafiel1.csv'))

如果您使用的是Python 2，则不允许在x, *labels = zip(*lines[1::2])解包。 而是分步进行

# for x and labels
temp = zip(*lines[1::2])
x, labels = temp[0], temp[1:]
# for y
y = zip(*lines[2::2])[1:]