16. Загрузка данных

В этой главе мы загрузим наборы данных из сетевого источника и создадим работоспособные визуализации этих данных. В Интернете можно найти невероятно разнообразную информацию, бульшая часть которой еще не подвергалась основательному анализу. Умение анализировать данные позволит вам выявить связи и закономерности, не найденные никем другим.

В этой главе рассматривается работа с данными в двух популярных форматах, CSV и JSON. Модуль Python csv будет применен для обработки погодных данных в формате CSV (с разделением запятыми) и анализа динамики высоких и низких температур в двух разных местах. Затем библиотека matplotlib будет использована для построения на базе загруженных данных диаграммы изменения температур. Позднее в этой главе модуль json будет использован для обращения к данным численности населения, хранимым в формате JSON, а при помощи модуля Pygal будет построена карта распределения населения по странам.

К концу этой главы вы будете готовы к работе с разными типами и форматами наборов данных и начнете лучше понимать принципы построения сложных визуализаций. Возможность загрузки и визуализации сетевых данных разных типов и форматов крайне важна для работы с разнообразными массивами данных в реальном мире.