python数据分析之json文件

json格式：这里

绘制世界人口地图

世界人口json文件，这个文件其实是一个很长的python列表，其中每个元素都是一个包含四个键的字典：国家名，国别码，年份和表示人口数量的值。

这里只关心每个国家2010年的人口数量。

打印出国别码以及相对应国家在2010年的人口数量

import json

#将数据加载到一个列表中
filename=r'C:\Users\LPH\Desktop\pythoncrashcourse配套资源\ehmatthes-pcc-6bfeca0\chapter_16\population_data.json'
with open(filename) as f:
    pop_data=json.load(f)
    
for pop_dict in pop_data:
    if pop_dict['Year']=='2010':
        country_name=pop_dict['Country Code']
        #先把人数由字符串改为浮点型，再改为整型
        population=int(float(pop_dict['Value']))
        #在输出时再换为字符串
        print(country_name+':'+str(population))

获取2个字母的国别码

绘制世界地图时，一般用国别码表示国家。上述文件的国别码是三个字母，在pygal中是2个字母的国别码。其存储在i18n模块中，字典

COUNTRIES包含的键和值分别表示为两个字母的国别码和国家名。要查看并获取这些国别码，可以从i18n模块中导入这个字典，并打印键和值。

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES

for country_code in sorted(COUNTRIES.keys()):
    print(country_code,COUNTRIES[country_code])

from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES

def get_country_code(country_name):
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name==country_name:
            return code
    #如果没有找到，就返回None
    return None

获取2个字母的国别码以及2010年人口数目

import json
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES

#将数据加载到一个列表中
filename=r'C:\Users\LPH\Desktop\pythoncrashcourse配套资源\ehmatthes-pcc-6bfeca0\chapter_16\population_data.json'
with open(filename) as f:
    pop_data=json.load(f)
    
def get_country_code(country_name):
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name==country_name:
            return code
    #如果没有找到，就返回None
    return None
    
for pop_dict in pop_data:
    if pop_dict['Year']=='2010':
        country_name=pop_dict['Country Name']
        #先把人数由字符串改为浮点型，再改为整型
        population=int(float(pop_dict['Value']))
        #在输出时再换为字符串
        code=get_country_code(country_name)
        if code:
            print(code+':'+str(population))
        else:
            print('ERROR-'+country_name)

绘制世界人口地图

import json
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES
import pygal.maps.world as pmw

#将数据加载到一个列表中
filename=r'C:\Users\LPH\Desktop\pythoncrashcourse配套资源\ehmatthes-pcc-6bfeca0\chapter_16\population_data.json'
with open(filename) as f:
    pop_data=json.load(f)
    
def get_country_code(country_name):
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name==country_name:
            return code
    #如果没有找到，就返回None
    return None
 

#创建一个包含人口数量的字典
cc_populations={} 
for pop_dict in pop_data:
    if pop_dict['Year']=='2010':
        country_name=pop_dict['Country Name']
        #先把人数由字符串改为浮点型，再改为整型
        population=int(float(pop_dict['Value']))
        #在输出时再换为字符串
        code=get_country_code(country_name)
        if code:
            cc_populations[code]=population
        
wm=pmw.World()
wm.title='World Population in 2010, by Country'
#方法add由2个参数，前者为标签，后者是列表/字典
wm.add('2010',cc_populations)

wm.render_to_file(r'C:\Users\LPH\Desktop\world_population.svg')

效果如图：

修改颜色深浅以反映各国人口数量的差别

cc_pops_1,cc_pops_2,cc_pops_3={},{},{}
for cc,pop in cc_populations.items():
    if pop<10000000:
        cc_pops_1[cc]=pop
    elif pop<1000000000:
        cc_pops_2[cc]=pop
    else:
        cc_pops_3[cc]=pop
        
#看看每组分别包含多少个国家
print(len(cc_pops_1),len(cc_pops_2),len(cc_pops_3))
wm=pmw.World()
wm.title='World Population in 2010, by Country'
#方法add由2个参数，前者为标签，后者是列表/字典
wm.add('0-10m',cc_pops_1)
wm.add('10m-1bn',cc_pops_2)
wm.add('>1bn',cc_pops_3)

import json
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES
import pygal.maps.world as pmw

#将数据加载到一个列表中
filename=r'C:\Users\LPH\Desktop\pythoncrashcourse配套资源\ehmatthes-pcc-6bfeca0\chapter_16\population_data.json'
with open(filename) as f:
    pop_data=json.load(f)
    
def get_country_code(country_name):
    for code,name in COUNTRIES.items():
        if name==country_name:
            return code
    #如果没有找到，就返回None
    return None
 
#创建一个包含人口数量的字典
cc_populations={} 
for pop_dict in pop_data:
    if pop_dict['Year']=='2010':
        country_name=pop_dict['Country Name']
        #先把人数由字符串改为浮点型，再改为整型
        population=int(float(pop_dict['Value']))
        #在输出时再换为字符串
        code=get_country_code(country_name)
        if code:
            cc_populations[code]=population

cc_pops_1,cc_pops_2,cc_pops_3={},{},{}
for cc,pop in cc_populations.items():
    if pop<10000000:
        cc_pops_1[cc]=pop
    elif pop<1000000000:
        cc_pops_2[cc]=pop
    else:
        cc_pops_3[cc]=pop
        
#看看每组分别包含多少个国家
print(len(cc_pops_1),len(cc_pops_2),len(cc_pops_3))
wm=pmw.World()
wm.title='World Population in 2010, by Country'
#方法add由2个参数，前者为标签，后者是列表/字典
wm.add('0-10m',cc_pops_1)
wm.add('10m-1bn',cc_pops_2)
wm.add('>1bn',cc_pops_3)

wm.render_to_file(r'C:\Users\LPH\Desktop\world_population.svg')