Python – Daten vorbereiten und als Liniendiagramm visualisieren

Bevor es an die Visualisierung von Daten geht, müssen diese häufig noch für die weitere Visualisierung (oder Datenanalyse) vorbereitet werden. Das kann beispielsweise daran liegen, dass das vorliegende Datenformat problematisch ist oder dass im Datenbestand Daten fehlen. Im folgenden Beispiele möchte ich Schritt für Schritt zeigen, wie man an bestimmte Probleme herangehen kann, genauer gesagt … WeiterlesenPython – Daten vorbereiten und als Liniendiagramm visualisieren

Excel-Daten mit Python einlesen

Grafik zu Arbeitslosenzahlen in Kiel

In den bisherigen Python-Tutorials ging es um den Import von Daten aus einer CSV-Datei oder über die URL (sofern der Datensatz online verfügbar war). Nunmehr sollen die Daten aus einer Excel-Datei gelesen werden. Diesmal geht es um die Arbeitslosenzahlen der Stadt Kiel. Diese Daten werden über das Open-Data-Portal der Stadt Kiel zur Verfügung gestellt. Wie … WeiterlesenExcel-Daten mit Python einlesen

CSV-Daten mit Python aus dem Internet laden

In den bisherigen Python-Panda-Tutorials wurden die Datensätze lokal gespeichert (z.B. im Tutorial “Python, Pandas und Verkehrsunfälle in Kiel”), um sie anschließend grafisch darzustellen. Außerdem war es in der Regel notwendig, einen anderen Zeichensatz zu verwenden — nämlich UTF-8 —, damit beispielsweise Umlaute richtig dargestellt werden. Diese Zwischenschritte kann man sich jedoch auch sparen, wie ich … WeiterlesenCSV-Daten mit Python aus dem Internet laden

Python, Pandas und Verkehrsunfälle in Kiel

traffic accidents in kiel

Wie in meinen bisherigen Python-Beiträgen geht es auch hier um die Darstellung von Daten unter Verwendung von Matplotlib. Bevor Daten aber visualisiert werden können, muss man zunächst einmal überhaupt Zugriff auf sie haben. Außerdem bedarf es unter Umständen einer Datenaufarbeitung. Denn eventuell werden nur bestimmte Daten eines Datensatzes benötigt, was bedeutet, dass man diese Daten von … WeiterlesenPython, Pandas und Verkehrsunfälle in Kiel