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In diesem Blogbeitrag geht es um die Visualisierung von Daten; genauer gesagt um das Erstellen eines Balkendiagramms mit Python und bokeh. Im Gegensatz zu vorherigen Beispielen liegt der Datensatz in diesem Fall als CSV-Datei vor, die mit pandas gelesen wird. Damit dies funktioniert, sind folgende Pakete mit pip zu installieren: Dann kann es auch schon an den Code gehen. Den … Weiterlesen …
Mit Pandas lassen sich Daten aus unterschiedlichsten Quellen importieren. Wie die in einer CSV-Datei enthaltenen Werte in ein DataFrame übernommen werden können, hatte ich bereits in anderen Tutorials gezeigt. In diesem Artikel geht es nun um das Lesen von JSON-Dateien. Dafür muss Pandas auf dem System installiert sein: Der Import erfolgt mit der Zeile Die JSON-Datei kann mit der Methode … Weiterlesen …
Nach längerer Zeit präsentiere ich wieder einen Open-Data-Beitrag. Diesmal geht es um die Darstellung der Passagierzahlen im Kieler Hafen (Kreuzfahrten). Der Datensatz wird als CSV-Datei von der Stadt Kiel bereitgestellt. Die CSV-Datei „kiel_transport_verkehr_hafen_passagiere_insgesamt.csv“ enthält die Passagierzahlen für den Fähr- wie auch für den Kreuzfahrverkehr. Uns interessieren hier lediglich die Kreuzfahrten, die in der letzten Spalte dargestellt sind. Tipp: Die farbliche … Weiterlesen …
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 geht es hier um Probleme … Weiterlesen …