一文看懂怎么用 Python 做数据分析

数据大师
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2021-06-2515:38:35 评论 42 16008字
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常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不知道如何进一步做数据分析的,一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果和你很像,那下面这篇系统长文会很适合你,建议先收藏。

01 生成数据表

第一部分是生成数据表,常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。

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获取外部数据

python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库,为了方便起见,我们也同时导入 numpy 库。

1import numpy as np2import pandas as pd

导入数据表

下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式,里面有很多可选参数设置,例如列名称,索引列,数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的官方文档。

1df=pd.DataFrame(pd.read_csv("name.csv",header=1))2df=pd.DataFrame(pd.read_excel("name.xlsx"))

创建数据表

另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表,excel 中直接在单元格中输入数据就可以,python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数,数据表一共有 6 行数据,每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段,例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。

1df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],2                   "date":pd.date_range("20130102", periods=6),3                   "city":["Beijing ""SH"" guangzhou ""Shenzhen""shanghai""BEIJING "],4                   "age":[23,44,54,32,34,32],5                   "category":["100-A","100-B","110-A","110-C","210-A","130-F"],6                   "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},7                   columns =["id","date","city","category","age","price"])

这是刚刚创建的数据表,我们没有设置索引列,price 字段中包含有 NA 值,city 字段中还包含了一些脏数据。

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df

02 数据表检查

第二部分是对数据表进行检查,python 中处理的数据量通常会比较大,比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据,数据量都在千万级,我们无法一目了然的 了解数据表的整体情况,必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况,例如整个数据表的大小,所占空间,数据格式,是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。

数据维度(行列)

Excel 中可以通过 CTRL+向下的光标键,和 CTRL+向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数,函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行,6 列。下面是具体的代码。

1#查看数据表的维度2df.shape3(66)

数据表信息

使用 info 函数查看数据表的整体信息,这里返回的信息比较多,包括数据维度,列名称,数据格式和所占空间等信息。

 1#数据表信息 2df.info() 3 4<class "pandas.core.frame.DataFrame"&gt; 5RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 6Data columns (total 6 columns): 7id          6 non-null int64 8date        6 non-null datetime64[ns] 9city        6 non-null object10category    6 non-null object11age         6 non-null int6412price       4 non-null float6413dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(2), object(2)14memory usage: 368.0+ bytes

查看数据格式

Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。

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Dtypes 是一个查看数据格式的函数,可以一次性查看数据表中所有数据的格式,也可以指定一列来单独查看。

 1#查看数据表各列格式 2df.dtypes 3 4id                   int64 5date        datetime64[ns] 6city                object 7category            object 8age                  int64 9price              float6410dtype: object1112#查看单列格式13df["B"].dtype1415dtype("int64")

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用"定位条件"功能对数据表中的空值进行定位。"定位条件"在"开始"目录下的"查找和选择"目录中。

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查看空值

Isnull 是 Python 中检验空值的函数,返回的结果是逻辑值,包含空值返回 True,不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查。

1#检查数据空值2df.isnull()
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df_isnull
 1#检查特定列空值 2df["price"].isnull() 3 40    False 51     True 62    False 73    False 84     True 95    False10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用"条件格式"对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。

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查看唯一值

Unique 是查看唯一值的函数,只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码,返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。

1#查看 city 列中的唯一值2df["city"].unique()34array(["Beijing ""SH"" guangzhou ""Shenzhen""shanghai""BEIJING "], dtype=object)

查看数据表数值

Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回,不包含表头信息。

 1#查看数据表的值 2df.values 3 4array([[1001, Timestamp("2013-01-02 00:00:00"), "Beijing ""100-A"23, 5        1200.0], 6       [1002, Timestamp("2013-01-03 00:00:00"), "SH""100-B"44, nan], 7       [1003, Timestamp("2013-01-04 00:00:00"), " guangzhou ""110-A"54, 8        2133.0], 9       [1004, Timestamp("2013-01-05 00:00:00"), "Shenzhen""110-C"32,10        5433.0],11       [1005, Timestamp("2013-01-06 00:00:00"), "shanghai""210-A"34,12        nan],13       [1006, Timestamp("2013-01-07 00:00:00"), "BEIJING ""130-F"32,14        4432.0]], dtype=object)

查看列名称

Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。

1#查看列名称2df.columns34Index(["id""date""city""category""age""price"], dtype="object")

查看前 10 行数据

Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据,默认 head()显示前 10 行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。

1`#查看前 3 行数据``df.head(``3``)`

 

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df_head(3)

查看后 10 行数据

Tail 行数与 head 函数相反,用来查看数据表中后 N 行的数据,默认 tail()显示后 10 行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。

1`#查看最后 3 行``df.tail(``3``)`
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df_tail(3)

03 数据表清洗

第三部分是对数据表中的问题进行清洗。主要内容包括对空值,大小写问题,数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。

处理空值(删除或填充)

我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。对于空值的处理方式有很多种,可以直接删除包含空值的数据,也可以对空值进行填充,比如用 0 填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。

Excel 中可以通过"查找和替换"功能对空值进行处理,将空值统一替换为 0 或均值。也可以通过"定位"空值来实现。

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查找和替换空值

Python 中处理空值的方法比较灵活,可以使用 Dropna 函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用 fillna 函数对空值进行填充。下面的代码和结果中可以看到使用 dropna 函数后,包含 NA 值的两个字段已经不见了。返回的是一个不包含空值的数据表。

1#删除数据表中含有空值的行2df.dropna(how="any")
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df_dropna

除此之外也可以使用数字对空值进行填充,下面的代码使用 fillna 函数对空值字段填充数字 0。

1#使用数字 0 填充数据表中空值2df.fillna(value=0)

我们选择填充的方式来处理空值,使用 price 列的均值来填充 NA 字段,同样使用 fillna 函数,在要填充的数值中使用 mean 函数先计算 price 列当前的均值,然后使用这个均值对 NA 进行填充。可以看到两个空值字段显示为 3299.5

 1#使用 price 均值对 NA 进行填充 2df["price"].fillna(df["price"].mean()) 3 40    1200.0 51    3299.5 62    2133.0 73    5433.0 84    3299.5 95    4432.010Name: price, dtype: float64

 

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df_nan

清理空格

除了空值,字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题,下面是清除字符中空格的代码。

1#清除 city 字段中的字符空格2df["city"]=df["city"].map(str.strip)

大小写转换

在英文字段中,字母的大小写不统一也是一个常见的问题。Excel 中有 UPPER,LOWER 等函数,python 中也有同名函数用来解决大小写的问题。在数据表的 city 列中就存在这样的问题。我们将 city 列的所有字母转换为小写。下面是具体的代码和结果。

1#city 列大小写转换2df["city"]=df["city"].str.lower()
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lower

更改数据格式

Excel 中通过"设置单元格格式"功能可以修改数据格式。Python 中通过 astype 函数用来修改数据格式。

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设置单元格格式

Python 中 dtype 是查看数据格式的函数,与之对应的是 astype 函数,用来更改数据格式。下面的代码中将 price 字段的值修改为 int 格式。

 1#更改数据格式 2df["price"].astype("int") 3 40    1200 51    3299 62    2133 73    5433 84    3299 95    443210Name: price, dtype: int32

更改列名称

Rename 是更改列名称的函数,我们将来数据表中的 category 列更改为 category-size。下面是具体的代码和更改后的结果。

1#更改列名称2df.rename(columns={"category""category-size"})
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df_rename

删除重复值

很多数据表中还包含重复值的问题,Excel 的数据目录下有"删除重复项"的功能,可以用来删除数据表中的重复值。默认 Excel 会保留最先出现的数据,删除后面重复出现的数据。

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删除重复项

Python 中使用 drop_duplicates 函数删除重复值。我们以数据表中的 city 列为例,city 字段中存在重复值。默认情况下 drop_duplicates()将删除后出现的重复值(与 excel 逻辑一致)。增加 keep=’last’参数后将删除最先出现的重复值,保留最后的值。下面是具体的代码和比较结果。

原始的 city 列中 beijing 存在重复,分别在第一位和最后一位。

1df["city"]20      beijing31           sh42    guangzhou53     shenzhen64     shanghai75      beijing8Name: city, dtype: object

使用默认的 drop_duplicates()函数删除重复值,从结果中可以看到第一位的 beijing 被保留,最后出现的 beijing 被删除。

1#删除后出现的重复值2df["city"].drop_duplicates()30      beijing41           sh52    guangzhou63     shenzhen74     shanghai8Name: city, dtype: object

设置 keep=’last‘’参数后,与之前删除重复值的结果相反,第一位出现的 beijing 被删除,保留了最后一位出现的 beijing。

1#删除先出现的重复值2df["city"].drop_duplicates(keep="last")31           sh42    guangzhou53     shenzhen64     shanghai75      beijing8Name: city, dtype: objec

数值修改及替换

数据清洗中最后一个问题是数值修改或替换,Excel 中使用"查找和替换"功能就可以实现数值的替换。

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查找和替换空值

Python 中使用 replace 函数实现数据替换。数据表中 city 字段上海存在两种写法,分别为 shanghai 和 SH。我们使用 replace 函数对 SH 进行替换。

1#数据替换2df["city"].replace("sh""shanghai")30      beijing41     shanghai52    guangzhou63     shenzhen74     shanghai85      beijing9Name: city, dtype: object

本篇文章这是系列的第二篇,介绍第 4-6 部分的内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗。

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4-6 目录

04 数据预处理

第四部分是数据的预处理,对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作。主要包括数据表的合并,排序,数值分列,数据分组及标记等工作。

数据表合并

首先是对不同的数据表进行合并,我们这里创建一个新的数据表 df1,并将 df 和 df1 两个数据表进行合并。在 Excel 中没有直接完成数据表合并的功能,可以通过 VLOOKUP 函数分步实现。在 python 中可以通过 merge 函数一次性实现。下面建立 df1 数据表,用于和 df 数据表进行合并。

1#创建 df1 数据表2df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008],3"gender":["male","female","male","female","male","female","male","female"],4"pay":["Y","N","Y","Y","N","Y","N","Y",],5"m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})
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df1

使用 merge 函数对两个数据表进行合并,合并的方式为 inner,将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。

1#数据表匹配合并,inner 模式2df_inner=pd.merge(df,df1,how="inner")
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df_inner

除了 inner 方式以外,合并的方式还有 left,right 和 outer 方式。这几种方式的差别在我其他的文章中有详细的说明和对比。

1#其他数据表匹配模式2df_left=pd.merge(df,df1,how="left")3df_right=pd.merge(df,df1,how="right")4df_outer=pd.merge(df,df1,how="outer")

设置索引列

完成数据表的合并后,我们对 df_inner 数据表设置索引列,索引列的功能很多,可以进行数据提取,汇总,也可以进行数据筛选等。设置索引的函数为 set_index。

1#设置索引列2df_inner.set_index("id")
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df_inner_set_index

排序(按索引,按数值)

Excel 中可以通过数据目录下的排序按钮直接对数据表进行排序,比较简单。Python 中需要使用 ort_values 函数和 sort_index 函数完成排序。

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排序

在 python 中,既可以按索引对数据表进行排序,也可以看制定列的数值进行排序。首先我们按 age 列中用户的年龄对数据表进行排序。使用的函数为 sort_values。

1#按特定列的值排序2df_inner.sort_values(by=["age"])
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sort_values

Sort_index 函数用来将数据表按索引列的值进行排序。

1#按索引列排序2df_inner.sort_index()
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sort_index

数据分组

Excel 中可以通过 VLOOKUP 函数进行近似匹配来完成对数值的分组,或者使用"数据透视表"来完成分组。相应的 python 中使用 where 函数完成数据分组。

Where 函数用来对数据进行判断和分组,下面的代码中我们对 price 列的值进行判断,将符合条件的分为一组,不符合条件的分为另一组,并使用 group 字段进行标记。

1#如果 price 列的值>3000,group 列显示 high,否则显示 low2df_inner["group"] = np.where(df_inner["price"] > 3000,"high","low")
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where

除了 where 函数以外,还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组,下面的代码中对 city 列等于 beijing 并且 price 列大于等于 4000 的数据标记为 1。

1#对复合多个条件的数据进行分组标记2df_inner.loc[(df_inner["city"] == "beijing") & (df_inner["price"] >= 4000), "sign"]=1
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sign

数据分列

与数据分组相反的是对数值进行分列,Excel 中的数据目录下提供"分列"功能。在 python 中使用 split 函数实现分列。

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数据分列

在数据表中 category 列中的数据包含有两个信息,前面的数字为类别 id,后面的字母为 size 值。中间以连字符进行连接。我们使用 split 函数对这个字段进行拆分,并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。

1#对 category 字段的值依次进行分列,并创建数据表,索引值为 df_inner 的索引列,列名称为 category 和 size2pd.DataFrame((x.split("-"for x in df_inner["category"]),index=df_inner.index,columns=["category","size"])
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split
1#将完成分列后的数据表与原 df_inner 数据表进行匹配2df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)
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merge_1

05 数据提取

第五部分是数据提取,也是数据分析中最常见的一个工作。这部分主要使用三个函数,loc,iloc 和 ix,loc 函数按标签值进行提取,iloc 按位置进行提取,ix 可以同时按标签和位置进行提取。下面介绍每一种函数的使用方法。

按标签提取(loc)

Loc 函数按数据表的索引标签进行提取,下面的代码中提取了索引列为 3 的单条数据。

 1#按索引提取单行的数值 2df_inner.loc[3] 3id 1004 4date 2013-01-05 00:00:00 5city shenzhen 6category 110-C 7age 32 8price 5433 9gender female10m-point 4011pay Y12group high13sign NaN14category_1 11015size C16Name: 3, dtype: object

使用冒号可以限定提取数据的范围,冒号前面为开始的标签值,后面为结束的标签值。下面提取了 0 到 5 的数据行。

1#按索引提取区域行数值2df_inner.loc[0:5]
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df_inner_loc1

Reset_index 函数用于恢复索引,这里我们重新将 date 字段的日期设置为数据表的索引,并按日期进行数据提取。

1#重设索引2df_inner.reset_index()
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reset_index
1#设置日期为索引2df_inner=df_inner.set_index("date")
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set_index_date

使用冒号限定提取数据的范围,冒号前面为空表示从 0 开始。提取所有 2013 年 1 月 4 日以前的数据。

1#提取 4 日之前的所有数据2df_inner[:"2013-01-04"]
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按提起提取

按位置提取(iloc)

使用 iloc 函数按位置对数据表中的数据进行提取,这里冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从 0 开始。

1#使用 iloc 按位置区域提取数据2df_inner.iloc[:3,:2]
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iloc1

iloc 函数除了可以按区域提取数据,还可以按位置逐条提取,前面方括号中的 0,2,5 表示数据所在行的位置,后面方括号中的数表示所在列的位置。

1#使用 iloc 按位置单独提取数据2df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]]
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iloc2

按标签和位置提取(ix)

ix 是 loc 和 iloc 的混合,既能按索引标签提取,也能按位置进行数据提取。下面代码中行的位置按索引日期设置,列按位置设置。

1#使用 ix 按索引标签和位置混合提取数据2df_inner.ix[:"2013-01-03",:4]
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ix

按条件提取(区域和条件值)

除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据。下面使用 loc 和 isin 两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取 。

使用 isin 函数对 city 中的值是否为 beijing 进行判断。

 1#判断 city 列的值是否为 beijing 2df_inner["city"].isin(["beijing"]) 3 4date 52013-01-02 True 62013-01-05 False 72013-01-07 True 82013-01-06 False 92013-01-03 False102013-01-04 False11Name: city, dtype: bool

将 isin 函数嵌套到 loc 的数据提取函数中,将判断结果为 Ture 数据提取出来。这里我们把判断条件改为 city 值是否为 beijing 和 shanghai。如果是就把这条数据提取出来。

1#先判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai,然后将复合条件的数据提取出来。2df_inner.loc[df_inner["city"].isin(["beijing","shanghai"])]
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loc 按筛选条件提取

数值提取还可以完成类似数据分列的工作,从合并的数值中提取出制定的数值。

 1category=df_inner["category"] 20 100-A 33 110-C 45 130-F 54 210-A 61 100-B 72 110-A 8Name: category, dtype: object 910#提取前三个字符,并生成数据表11pd.DataFrame(category.str[:3])
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category_str

06 数据筛选

第六部分为数据筛选,使用与,或,非三个条件配合大于,小于和等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。与 excel 中的筛选功能和 countifs 和 sumifs 功能相似。

按条件筛选(与,或,非)

Excel 数据目录下提供了"筛选"功能,用于对数据表按不同的条件进行筛选。Python 中使用 loc 函数配合筛选条件来完成筛选功能。配合 sum 和 count 函数还能实现 excel 中 sumif 和 countif 函数的功能。

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筛选

使用"与"条件进行筛选,条件是年龄大于 25 岁,并且城市为 beijing。筛选后只有一条数据符合要求。

1#使用"与"条件进行筛选2df_inner.loc[(df_inner["age"] > 25) & (df_inner["city"] == "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]]
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使用"或"条件进行筛选,年龄大于 25 岁或城市为 beijing。筛选后有 6 条数据符合要求。

1#使用"或"条件筛选2df_inner.loc[(df_inner["age"] > 25) | (df_inner["city"] == "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]].sort3(["age"])
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在前面的代码后增加 price 字段以及 sum 函数,按筛选后的结果将 price 字段值进行求和,相当于 excel 中 sumifs 的功能。

1#对筛选后的数据按 price 字段进行求和2df_inner.loc[(df_inner["age"] > 25) | (df_inner["city"] == "beijing"),3["id","city","age","category","gender","price"]].sort(["age"]).price.sum()4519796

使用"非"条件进行筛选,城市不等于 beijing。符合条件的数据有 4 条。将筛选结果按 id 列进行排序。

1#使用"非"条件进行筛选2df_inner.loc[(df_inner["city"] != "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]].sort(["id"])
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在前面的代码后面增加 city 列,并使用 count 函数进行计数。相当于 excel 中的 countifs 函数的功能。

1#对筛选后的数据按 city 列进行计数2df_inner.loc[(df_inner["city"] != "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]].sort(["id"]).city.count()34

还有一种筛选的方式是用 query 函数。下面是具体的代码和筛选结果。

1#使用 query 函数进行筛选2df_inner.query("city == ["beijing", "shanghai"]")
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query

在前面的代码后增加 price 字段和 sum 函数。对筛选后的 price 字段进行求和,相当于 excel 中的 sumifs 函数的功能。

1#对筛选后的结果按 price 进行求和2df_inner.query("city == ["beijing", "shanghai"]").price.sum()312230

这是第三篇,介绍第 7-9 部分的内容,数据汇总,数据统计,和数据输出。

 

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7-9 目录

07  数据汇总

第七部分是对数据进行分类汇总,Excel 中使用分类汇总和数据透视可以按特定维度对数据进行汇总,python 中使用的主要函数是 groupby 和 pivot_table。下面分别介绍这两个函数的使用方法。

分类汇总

Excel 的数据目录下提供了"分类汇总"功能,可以按指定的字段和汇总方式对数据表进行汇总。Python 中通过 Groupby 函数完成相应的操作,并可以支持多级分类汇总。

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分类汇总 1

Groupby 是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby 按列名称出现的顺序进行分组。同时要制定分组后的汇总方式,常见的是计数和求和两种。

1#对所有列进行计数汇总2df_inner.groupby("city").count()
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groupby

可以在 groupby 中设置列名称来对特定的列进行汇总。下面的代码中按城市对 id 字段进行汇总计数。

1#对特定的 ID 列进行计数汇总2df_inner.groupby("city")["id"].count()3city4beijing 25guangzhou 16shanghai 27shenzhen 18Name: id, dtype: int64

在前面的基础上增加第二个列名称,分布对 city 和 size 两个字段进行计数汇总。

 1#对两个字段进行汇总计数 2df_inner.groupby(["city","size"])["id"].count() 3city size 4beijing A 1 51 6guangzhou A 1 7shanghai A 1 81 9shenzhen C 110Name: id, dtype: int64

除了计数和求和外,还可以对汇总后的数据同时按多个维度进行计算,下面的代码中按城市对 price 字段进行汇总,并分别计算 price 的数量,总金额和平均金额。

1#对 city 字段进行汇总并计算 price 的合计和均值。2df_inner.groupby("city")["price"].agg([len,np.sum, np.mean])
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groupby1

数据透视

Excel 中的插入目录下提供"数据透视表"功能对数据表按特定维度进行汇总。Python 中也提供了数据透视表功能。通过 pivot_table 函数实现同样的效果。

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数据透视

数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式,并且功能上比 groupby 要强大一些。下面的代码中设定 city 为行字段,size 为列字段,price 为值字段。分别计算 price 的数量和金额并且按行与列进行汇总。

1#数据透视表2pd.pivot_table(df_inner,index=["city"],values=["price"],columns=["size"],aggfunc=[len,np.sum],fill_value=0,margins=True)
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pivot_table

08 数据统计

第九部分为数据统计,这里主要介绍数据采样,标准差,协方差和相关系数的使用方法。

数据采样

Excel 的数据分析功能中提供了数据抽样的功能,如下图所示。Python 通过 sample 函数完成数据采样。

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数据抽样

Sample 是进行数据采样的函数,设置 n 的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。

1#简单的数据采样2df_inner.sample(n=3)

 

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简单随机采样

Weights 参数是采样的权重,通过设置不同的权重可以更改采样的结果,权重高的数据将更有希望被选中。这里手动设置 6 条数据的权重值。将前面 4 个设置为 0,后面两个分别设置为 0.5。

1#手动设置采样权重2weights = [00000.50.5]3df_inner.sample(n=2, weights=weights)
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手动设置采样权重 1

从采样结果中可以看出,后两条权重高的数据被选中。

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手动设置采样权重 2

Sample 函数中还有一个参数 replace,用来设置采样后是否放回。

1#采样后不放回2df_inner.sample(n=6, replace=False)
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采样后不放回
1#采样后放回2df_inner.sample(n=6, replace=True)
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采样后放回

描述统计

Excel 中的数据分析中提供了描述统计的功能。Python 中可以通过 Describe 对数据进行描述统计。

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描述统计

Describe 函数是进行描述统计的函数,自动生成数据的数量,均值,标准差等数据。下面的代码中对数据表进行描述统计,并使用 round 函数设置结果显示的小数位。并对结果数据进行转置。

1#数据表描述性统计2df_inner.describe().round(2).T
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describe

标准差Python 中的 Std 函数用来接算特定数据列的标准差。

1#标准差2df_inner["price"].std()31523.3516556155596

协方差Excel 中的数据分析功能中提供协方差的计算,python 中通过 cov 函数计算两个字段或数据表中各字段间的协方差。

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协方差

Cov 函数用来计算两个字段间的协方差,可以只对特定字段进行计算,也可以对整个数据表中各个列之间进行计算。

1#两个字段间的协方差2df_inner["price"].cov(df_inner["m-point"])317263.200000000001
一文看懂怎么用 Python 做数据分析
cov

相关分析Excel 的数据分析功能中提供了相关系数的计算功能,python 中则通过 corr 函数完成相关分析的操作,并返回相关系数。

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相关系数

Corr 函数用来计算数据间的相关系数,可以单独对特定数据进行计算,也可以对整个数据表中各个列进行计算。相关系数在-1 到 1 之间,接近 1 为正相关,接近-1 为负相关,0 为不相关。

1#相关性分析2df_inner["price"].corr(df_inner["m-point"])30.7746655561708526445#数据表相关性分析6df_inner.corr()
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corr

09 数据输出

第九部分是数据输出,处理和分析完的数据可以输出为 xlsx 格式和 csv 格式。

写入 excel

1#输出到 excel 格式2df_inner.to_excel("excel_to_python.xlsx", sheet_name="bluewhale_cc")
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excel

写入 csv

1#输出到 CSV 格式2df_inner.to_csv("excel_to_python.csv")

在数据处理的过程中,大部分基础工作是重复和机械的,对于这部分基础工作,我们可以使用自定义函数进行自动化。以下简单介绍对数据表信息获取自动化处理。

 1#创建数据表 2df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], 3"date":pd.date_range("20130102", periods=6), 4"city":["Beijing ""SH"" guangzhou ""Shenzhen""shanghai""BEIJING "], 5"age":[23,44,54,32,34,32], 6"category":["100-A","100-B","110-A","110-C","210-A","130-F"], 7"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]}, 8columns =["id","date","city","category","age","price"]) 910#创建自定义函数11def table_info(x):12    shape=x.shape13    types=x.dtypes14    colums=x.columns15    print("数据维度(行,列):
",shape)16    print("数据格式:
",types)17    print("列名称:
",colums)1819#调用自定义函数获取 df 数据表信息并输出结果20table_info(df)2122数据维度(行,列):23(66)24数据格式:25id int6426date datetime64[ns]27city object28category object29age int6430price float6431dtype: object32列名称:33Index(["id""date""city""category""age""price"], dtype="object")

以上就是用 Python 做数据分析的基本内容。

End.

本文转自:蓝鲸网站分析博客

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