我试图用Python编写一个程序，该程序将：
从CSV文件读取数据，数据按日期排序
通过查找最近365天（从csv文件中的最后一个数据点的日期起过去365天）来选择一些键和值，然后
导出到另一个csv new_file
根据写入new_file的数据绘制线形图（导出为图像文件）
我是Python的新手，一直在研究：
csv.DictReader(csv_file) / csv.DictWriter
熊猫图书馆DataFrame
我的问题是哪种数据结构最适合我想要实现的目标：字典或熊猫数据框？
到目前为止，我发现Panda DataFrame结构非常麻烦。我将如何从最新数据点的日期（和格式）中选择最近365天。
样本数据输入：
date txVolume(USD) adjustedTxVolume(USD) txCount marketcap(USD) price(USD) exchangeVolume(USD) generatedCoins fees activeAddresses averageDifficulty paymentCount medianTxValue(USD) medianFee blockSize blockCount
04/05/2018 7837824038 4235399151 218931 1.65E+11 9695.5 8217829888 1725 39.37853649 695603 4.02E+12 395233 395.3934459 4.04E-05 134387026 138
python参考方案
熊猫有一些学习曲线，但是一旦您适应了它们，就会爱上它们。查看解决您的问题的一种简单方法。干杯。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import timedelta
df = pd.read_csv(r"your-folder\dates.csv", parse_dates=[0]) # assuming dates are in the first column
df.sort_values(by="date", ascending=False, inplace=True)
last_date = df["date"].max().date()
start_date = df["date"].max().date() - timedelta(days=365)
dfRange = df[(df["date"].dt.date >= start_date) & (df["date"].dt.date <= last_date)]
plt.scatter(dfRange["txCount"],dfRange["txVolume(USD)"])
plt.xlabel("txCount")
plt.ylabel("txVolume(USD)")
plt.savefig(r"target-location\dates.png")
plt.close()
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