DataWhale-(动手学数据分析)-Task02(第2-3节数据重构)-202201

2023-12-27 21:48

本文主要是介绍DataWhale-(动手学数据分析)-Task02(第2-3节数据重构)-202201,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!

动手学数据分析

2 第二章 数据重构

# 导入基本库
import numpy as np
import pandas as pd

2.4 数据的合并

2.4.1 任务一:将data文件夹里面的所有数据都载入,与之前的原始数据相比,观察他们的之间的关系
text_left_up = pd.read_csv("data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("data/train-right-down.csv")
text_left_up.info()
text_left_down.info()
text_right_up.info()
text_right_down.info()
2.4.2:任务二:使用concat方法:将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表,并保存这张表为result_up
list_up = [text_left_up,text_right_up]
result_up = pd.concat(list_up,axis=1)
result_up.head()
2.4.3 任务三:使用concat方法:将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表,并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result。
list_down=[text_left_down,text_right_down]
result_down = pd.concat(list_down,axis=1)
result = pd.concat([result_up,result_down])
result.head()
2.4.4 任务四:使用DataFrame自带的方法join方法和append:完成任务二和任务三的任务
resul_up = text_left_up.join(text_right_up)
result_down = text_left_down.join(text_right_down)
result = result_up.append(result_down)
result.head()
2.4.5 任务五:使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法:完成任务二和任务三的任务
result_up = pd.merge(text_left_up,text_right_up,left_index=True,right_index=True)
result_down = pd.merge(text_left_down,text_right_down,left_index=True,right_index=True)
result = resul_up.append(result_down)
result.head()
2.4.6 任务六:完成的数据保存为result.csv
result.to_csv('result.csv')

2.5 换一种角度看数据

2.5.1 任务一:将我们的数据变为Series类型的数据
# 将完整的数据加载出来
text = pd.read_csv('result.csv')
text.head()
# 代码写在这里
unit_result=text.stack()
unit_result.head(30)
#将代码保存为unit_result,csv
unit_result.to_csv('unit_result.csv')
test = pd.read_csv('unit_result.csv')
test.head()

2.6 数据运用

2.6.2:任务二:计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价
df  = text['Fare'].groupby(text['Sex'])
means = df.mean()
means
2.6.3:任务三:统计泰坦尼克号中男女的存活人数
survived_sex = text['Survived'].groupby(text['Sex']).sum()
survived_sex.head()
2.6.4:任务四:计算客舱不同等级的存活人数
survived_pclass = text['Survived'].groupby(text['Pclass'])
survived_pclass.sum()
综合
#例子:
text.groupby('Sex').agg({'Fare': 'mean', 'Pclass': 'count'}).rename(columns={'Fare': 'mean_fare', 'Pclass': 'count_pclass'})
2.6.5:任务五:统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值
text.groupby(['Pclass','Age'])['Fare'].mean()
2.6.6:任务六:将任务二和任务三的数据合并,并保存到sex_fare_survived.csv
result = pd.merge(means,survived_sex,on='Sex')
result
result.to_csv('sex_fare_survived.csv')
2.6.7:任务七:得出不同年龄的总的存活人数,然后找出存活人数最多的年龄段,最后计算存活人数最高的存活率(存活人数/总人数)
#不同年龄的存活人数
survived_age = text['Survived'].groupby(text['Age']).sum()
survived_age
#找出最大值的年龄段
survived_age[survived_age.values==survived_age.max()]
_sum = text['Survived'].sum()
print(_sum)
#首先计算总人数
_sum = text['Survived'].sum()print("sum of person:"+str(_sum))precetn =survived_age.max()/_sumprint("最大存活率:"+str(precetn))

这篇关于DataWhale-(动手学数据分析)-Task02(第2-3节数据重构)-202201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!



http://www.chinasem.cn/article/544386

相关文章

python处理带有时区的日期和时间数据

《python处理带有时区的日期和时间数据》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在Python中使用pytz库处理时区信息,包括获取当前UTC时间,转换为特定时区等,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录时区基本信息python datetime使用timezonepandas处理时区数据知识延展时区基本信息

Qt实现网络数据解析的方法总结

《Qt实现网络数据解析的方法总结》在Qt中解析网络数据通常涉及接收原始字节流,并将其转换为有意义的应用层数据,这篇文章为大家介绍了详细步骤和示例,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录1. 网络数据接收2. 缓冲区管理(处理粘包/拆包)3. 常见数据格式解析3.1 jsON解析3.2 XML解析3.3 自定义

SpringMVC 通过ajax 前后端数据交互的实现方法

《SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法》:本文主要介绍SpringMVC通过ajax前后端数据交互的实现方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价... 在前端的开发过程中,经常在html页面通过AJAX进行前后端数据的交互,SpringMVC的controll

Pandas统计每行数据中的空值的方法示例

《Pandas统计每行数据中的空值的方法示例》处理缺失数据(NaN值)是一个非常常见的问题,本文主要介绍了Pandas统计每行数据中的空值的方法示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是空值?为什么要统计空值?准备工作创建示例数据统计每行空值数量进一步分析www.chinasem.cn处

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

Spring 请求之传递 JSON 数据的操作方法

《Spring请求之传递JSON数据的操作方法》JSON就是一种数据格式,有自己的格式和语法,使用文本表示一个对象或数组的信息,因此JSON本质是字符串,主要负责在不同的语言中数据传递和交换,这... 目录jsON 概念JSON 语法JSON 的语法JSON 的两种结构JSON 字符串和 Java 对象互转

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题

《SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题》:本文主要介绍SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录SpringBoot使用GZIP压缩反回数据1、初识gzip2、gzip是什么,可以干什么?3、Spr

SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能

《SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能》milvus支持的语言比较多,支持python,Java,Go,node等开发语言,本文主要介绍如何使用Java语言,采用springboo... 目录1、Milvus基本概念2、添加maven依赖3、配置yml文件4、创建MilvusClient

SpringValidation数据校验之约束注解与分组校验方式

《SpringValidation数据校验之约束注解与分组校验方式》本文将深入探讨SpringValidation的核心功能,帮助开发者掌握约束注解的使用技巧和分组校验的高级应用,从而构建更加健壮和可... 目录引言一、Spring Validation基础架构1.1 jsR-380标准与Spring整合1