本文主要是介绍python中的数据分析（juypter），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
加载数据后的套路
df.head() df.info() df.describe()
选择部分数据
df[[要选中的列名的列表]] df.loc[,] df.iloc[,] df.query()
增加
df[新列名] = [新值] df.insert(loc , column,value =)
删除
df.drop() df.drop_duplicates()
axis =0 可以改成1
inplace
修改数据
df.iloc[0,0] = 10 def func(x):return x s.apply(func) # 自定义处理，当修改的逻辑比较复杂的时候 df.apply(func ,axis = ) df.replace(to_replace = ,value=)
修改表结构
index
df.set_index() # 把df中一列数据变成行索引
df.reset_index() # 重置索引， 当前的索引会变成数据中的一列， 会添加一个从0开始计数的整数索引
df.rename(index = {}，columns={})
df.columns = []
df.index = []
df.replace/df.rename 共同的特点， 老的值没找到， 不会报错， 正常执行， 不会改值
df.insert 是修改数据的API中， 没有inplace 参数的一个 ， 直接在原来数据上进行修改
s.value_counts()
s.unique()
s.sort_values()
1 常用排序和统计函数
1 排序
sort_values()
# by 指定排序的字段 可以传入列表，做多字段排序， 比如下面的例子， 当价格相同的时候， 价格相同的数据再按面积排序 # ascending 也可以传入列表，长度更by 的列表相同， 多字段排序的时候， 每个字段是升序还是降序排可以手动指定 df.sort_values(by=['价格','面积'],ascending=False)
nlargest()
nsmallest()
df.nlargest(5,columns=['价格']) # 价格 n个最大的 df.nsmallest(5,columns=['价格']) # n个最小的
2 统计函数
df.corr() 计算相关性， 判断两列数据是否同增同减
-
如果两列变量 一个增加， 另外一个也增加， 一个减少另外一个也减少， 说明他们之间具备正相关性 ， 计算出来的相关系数>0 相关系数>0.7 强相关 0.3~0.7 之间 具有相关性 <0.3 相关性比较弱
-
如果两列变量 一个增加， 另外一个减少， 一个减少另外一个增加， 说明他们之间具备负相关性
相关性的应用场景
-
用来判断不同数据之间是否有关联， 如果两列数据相关性比较强， 说明他们之间可能具有因果关系
-
在数据分析过程中， 归因分析是比较重要的， 做归因可以从计算相关性开始进行分析
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相关不等于因果
df.min() 最小 df.max() 最大 df.mean() 平均 df.std() 标准差 df.sum() 求和
-
计算这些统计量的时候， 如果df中又多列数值型的数据， 既可以按行计算， 也可以按列计算， 通过传入0,1来进行控制
2 缺失值处理
2.1 认识缺失值， Pandas如何表示缺失值
from numpy import NaN,NAN,nan
Nan 是一个特殊的float类型的数据， 它和任何值都不相等
2.2 加载数据后， 如何判断缺失值数量
pd.read_csv('C:/Develop/顺义48/day01/02_代码/data/city_day.csv',keep_default_na=True,na_values='Ahmedabad')
# keep_default_na 默认是True 数据中有空值会加载成NaN 如果改成False 空值就是空白内容
# na_values='Ahmedabad' 可以指定 哪些值可以作为缺失值处理
如果没有特殊需求， 正常加载数据， 缺失会被加载成NAN
df.isnull() # 是空值 返回True 不是返回False df.notnull() # 不是空值 返回True 是返回False
计算每一列缺失值的数量
df.isnull().sum()
2.3 缺失值的处理
删除缺失值
-
使用
dropna函数来删除空值，具体用法如下# 函数用法 df.dropna( axis=0, how='any', inplace=True, subset=['列名',...], thresh=10 )df.drop() # 按列删除
-
dropna函数参数解释-
axis=0-
可选参数 ，默认为0按行删
-
0, or 'index'：删除包含缺失值的行
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1, or 'columns'：删除包含缺失值的列
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-
how='any'-
可选参数，默认为any
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any: 如果存在NA值，则删除该行或列
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all: 如果所有值都是NA，则删除该行或列
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inplace=False
-
可选参数，不建议使用这个参数
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默认False, 不对原数据集进行修改
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inplce=True，对原数据集进行修改
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subset接收一个列表
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接收一个列表，列表中的元素为列名: 对特定的列进行缺失值删除处理
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thresh=n
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可选参数
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参数值为int类型，按行去除NaN值，去除NaN值后该行剩余数值的数量（列数）大于等于n，便保留这一行
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-
缺失值填充
非时序数据
-
考虑用默认值填充
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使用统计量进行填充 均值， 中位数，众数
pm25_mean = df2['PM2.5'].mean() df2['PM2.5'].fillna(pm25_mean)
时序数据
-
天气数据，股票的数据
-
跟时间相关， 前一个数据和后一个数据有一定关系
时序数据填充可以考虑用前一个非空值， 后一个非空值填充，可以使用线性插值
s1 = df['Xylene'][54:64]s1.fillna(method='ffill')s1.fillna(method='bfill')s1.interpolate()
3 数据类型转换
3.1 数值型和字符串之间的转换
astype()
pd.to_numeric()
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Develop/顺义48/day01/02_代码/data/city_day.csv')
df['PM2.5'] = df['PM2.5'].astype(object)
df2 = df.head().copy() # 创造包含'missing'为缺失值的数据，批量替换第1、3、5行中NO列的值为字符串'missing' df2.loc[::2, 'NO'] = 'missing' df2.info() df2['NO'].astype(float)
ValueError: could not convert string to float: 'missing'
如果一列数据中， 有数值类型，也有字符串， astype转换为数值会报错，此时可以使用to_numeric()方法， 可以把字符串转换成空值
pd.to_numeric(df2['NO'],errors='coerce')
3.2 日期时间类型
datetime64 [ns]
-
日期事件类型的列， 加载之后， 可以转换成日期事件类型， 就是datetime64[ns]
pd.to_datetime()
-
也可以在加载的时候直接指定日期列， 直接加载成日期时间类型
pd.read_csv('',parse_dates = [日期列名])
Timestamp 时间戳
-
pd.to_datetime('时间点')
timedelta64 时间差值
两个时间相减
使用的时候需要注意， 如果一列数据 Series 是datetime64 、 timedelta64 的时候， 获取时间维度的相关属性需要通过
s.dt.XXX 来获取
print(df['Date'].dt.year) # 获取年 print(df['Date'].dt.month) # 月 print(df['Date'].dt.day) # 日 df['Date'].dt.quarter # 季度
s_time_delta = df['Date']-df['Date'].min() s_time_delta.dt.days
datetime类型和timedelta类型都可以作为索引
-
好处， 方便按照时间维度筛选数据
-
方便按照时间维度进行切片操作
# Data 是日期时间类型列， set_index 设置成行索引
df.set_index('Date', inplace=True)
# 在切片、按时间维度筛选数据之前， 先对日期时间索引排序
df = df.sort_index() # 对索引进行排序
df.loc['2018']
df.loc['2018-01-01']
df.loc['2018-02-01 22':'2018-02-02 23:59:59']
DatetimeIndex 类型 日期时间索引
计算两列日期数据的差值， 得到timedelta类型的Series可以把它设置为index 索引， 得到的是 TimedeltaIndex
df2 = df.query('City == "Delhi"')
df2.index = df2['Date']-df2['Date'].min()
df2.index
df2['3 days':'4 days']
4 分组聚合
df.grouppy([分组字段], as_index= )['聚合字段'].聚合方法()
df.grouppy([分组字段], as_index= )['聚合字段'].agg(['聚合方法名'])
df.grouppy([分组字段], as_index= ).agg({‘聚合字段名’:'聚合方法名','聚合字段名’:'聚合方法名'})
-
分组字段，可以有1个多个， 默认分组的字段在分组的结果中会作为行索引， 如果设置了as_index = False ，分组字段会作为结果的列数据， 会使用从0开始的整数索引
-
聚合字段可以有1个多个， 可以通过agg来指定不同的字段， 使用不同的聚合方式
-
多个字段分组， 多个字段聚合， 得到的结果 MultiIndex 通过MultiIndex 做数据筛选， 传入的是元组
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Develop/顺义48/day01/02_代码/data/LJdata.csv')
#%%
df.groupby(['区域']).mean()
# FutureWarning 未来版本变化的提示， python 包版本升级之后， 可能一些方法， 或参数直接就变了， 或者删掉了
# 看到提示之后， 需要注意， 当前这份代码， pandas的版本不要升级
# python项目开发好之后， 开发时候用到的软件包， 不要升级print(df.groupby('区域')['价格'].mean())
print(df.groupby('区域')[['价格']].mean())
df.groupby('区域')[['价格','面积']].mean()
print(df.groupby('区域')[['价格','面积']].agg(['mean','max']))
df_result= df.groupby('区域')[['价格','面积']].agg(['mean','max'])
df_result.columns
# MultiIndex([('价格', 'mean'),
# ('价格', 'max'),
# ('面积', 'mean'),
# ('面积', 'max')],
# )print(df_result[[('价格', 'mean'),('价格', 'max')]])df.groupby('区域').agg({'价格':'mean','面积':'max'})df_result2 = df.groupby(['区域','户型']).agg({'价格':'mean','面积':'max'})df_result2.index # 查看索引 当前对两个字段进行分组， 得到的是MultiIndexdf_result2.reset_index() # 重置索引df.groupby(['区域','户型'],as_index=False).agg({'价格':'mean','面积':'max'})
DataFrameGroupby对象 （了解）
df.groupby('区域')['价格'].mean()
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df.groupby('区域') → 对象 DataFrameGroupby
-
df_gb = df.groupby('区域') df_gb.groups # 可以获取所有的分组 {'区域取值':[当前取值在数据中的行索引]} df_gb.get_group('区域取值') → 这一组对应的DataFrame数据 -
df.groupby('区域')['价格'] → 对象 SeriesGroupby
自定义聚合函数
-
df.groupby('分组字段')['聚合字段'].agg(自定义聚合函数对象)
## 自定义聚合函数
def my_mean(x):print(x)print('=====')return x.sum()/len(x)
df.groupby('区域')['价格'].agg(my_mean)
5 数据分组（分箱） pd.cut
使用场景：
-
把年龄划分成少年， 青年， 中年， 老年
-
收入划分成， 低收入， 中收入， 高收入 。。
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价格 便宜， 中等， 贵
# 等距 每一组 边界差距， 尽量均匀 pd.cut(df['价格'],bins = 3) # bins 传入要分几组 # 可以自定义分组的边界 pd.cut(df['价格'],bins = [0,3000,8500,210000],labels=['便宜','中等','贵']) # bins 默认区间是左开右闭合 (0,3000] (3000,8500], (8500,210000] 需要注意最小的区间要比数据中的最小值小一些 # labels 可以指定分组之后， 每一组的名字，如果不指定默认使用的就是分组的边界的取值
这篇关于python中的数据分析（juypter）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
