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一文看懂怎么用Python做数据分析

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。

作者:程序员ACE来源:今日头条|2019-06-26 11:10

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。

Excel 是数据分析中最常用的工具,本文通过 Python 与 excel 的功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 excel 中的数据处理及分析工作。从 1787 页的 pandas 官网文档中总结出最常用的 36 个函数,通过这些函数介绍如何通过 Python 完成数据生成和导入、数据清洗、预处理、数据分类、数据筛选、分类 汇总、透视等最常见的操作。

文章内容共分为 9 个部分目录如下:

一文看懂怎么用 Python 做数据分析

01 生成数据表

***部分是生成数据表,常见的生成方法有两种,***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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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。

  1. import numpy as np 
  2. import 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。

  1. df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) 
  2. df=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。

  1. df = 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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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***,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 
  2. df.shape 
  3. (6, 6) 

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 
  2. df.info() 
  3.   
  4. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
  5. RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 
  6. Data columns (total 6 columns): 
  7. id          6 non-null int64 
  8. date        6 non-null datetime64[ns] 
  9. city        6 non-null object 
  10. category    6 non-null object 
  11. age         6 non-null int64 
  12. price       4 non-null float64 
  13. dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(2), object(2) 
  14. memory 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 
  2. df.dtypes 
  3.   
  4. id                   int64 
  5. date        datetime64[ns] 
  6. city                object 
  7. category            object 
  8. age                  int64 
  9. price              float64 
  10. dtype: object 
  11. #查看单列格式 
  12. df['B'].dtype 
  13.   
  14. dtype('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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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 
  2. df.isnull() 
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  1. #检查特定列空值 
  2. df['price'].isnull() 
  3.   
  4. 0    False 
  5. 1     True 
  6. 2    False 
  7. 3    False 
  8. 4     True 
  9. 5    False 
  10. Name: 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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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 
  2. df['city'].unique() 
  3.   
  4. array(['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 
  2. df.values 
  3.   
  4. array([[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 
  2. df.columns 
  3.   
  4. Index(['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 
  2. df.head(3) 
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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***3行 
  2. df.tail(3) 
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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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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 
  2. df.dropna(how='any'
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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 
  2. df.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 
  2. df['price'].fillna(df['price'].mean()) 
  3.   
  4. 0    1200.0 
  5. 1    3299.5 
  6. 2    2133.0 
  7. 3    5433.0 
  8. 4    3299.5 
  9. 5    4432.0 
  10. Name: price, dtype: float64 
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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 
  2. df['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   
  2. df['city']=df['city'].str.lower() 
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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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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 
  2. df['price'].astype('int'
  3.   
  4. 0    1200 
  5. 1    3299 
  6. 2    2133 
  7. 3    5433 
  8. 4    3299 
  9. 5    4432 
  10. Name: 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 
  2. df.rename(columns={'category''category-size'}) 
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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***出现的数据,删除后面重复出现的数据。

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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***出现的重复值,保留***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***位和***一位。

  1. df['city'
  2. 0      beijing 
  3. 1           sh 
  4. 2    guangzhou 
  5. 3     shenzhen 
  6. 4     shanghai 
  7. 5      beijing 
  8. Name: 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***位的 beijing 被保留,***出现的 beijing 被删除。

  1. #删除后出现的重复值 
  2. df['city'].drop_duplicates() 
  3. 0      beijing 
  4. 1           sh 
  5. 2    guangzhou 
  6. 3     shenzhen 
  7. 4     shanghai 
  8. Name: city, dtype: object 

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

  1. #删除先出现的重复值 
  2. df['city'].drop_duplicates(keep='last'
  3. 1           sh 
  4. 2    guangzhou 
  5. 3     shenzhen 
  6. 4     shanghai 
  7. 5      beijing 
  8. Name: city, dtype: objec 

数值修改及替换

数据清洗中***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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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 
  2. df['city'].replace('sh''shanghai'
  3. 0      beijing 
  4. 1     shanghai 
  5. 2    guangzhou 
  6. 3     shenzhen 
  7. 4     shanghai 
  8. 5      beijing 
  9. Name: 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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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 
  2. df1=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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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 
  2. df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner'
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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 
  2. df_left=pd.merge(df,df1,how='left'
  3. df_right=pd.merge(df,df1,how='right'
  4. df_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 
  2. df_inner.set_index('id'
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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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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 
  2. df_inner.sort_values(by=['age']) 
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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 
  2. df_inner.sort_index() 
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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low 
  2. df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low'
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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 
  2. df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']=1 
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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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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size 
  2. pd.DataFrame((x.split('-'for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size']) 
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  1. #将完成分列后的数据表与原df_inner数据表进行匹配 
  2. df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True
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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 
  2. df_inner.loc[3] 
  3. id 1004 
  4. date 2013-01-05 00:00:00 
  5. city shenzhen 
  6. category 110-C 
  7. age 32 
  8. price 5433 
  9. gender female 
  10. m-point 40 
  11. pay Y 
  12. group high 
  13. sign NaN 
  14. category_1 110 
  15. size C 
  16. Name: 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 
  2. df_inner.loc[0:5] 
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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 
  2. df_inner.reset_index() 
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  1. #设置日期为索引 
  2. df_inner=df_inner.set_index('date'
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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 
  2. df_inner[:'2013-01-04'
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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 
  2. df_inner.iloc[:3,:2] 
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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 
  2. df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] 
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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 
  2. df_inner.ix[:'2013-01-03',:4] 
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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 
  2. df_inner['city'].isin(['beijing']) 
  3.   
  4. date 
  5. 2013-01-02 True 
  6. 2013-01-05 False 
  7. 2013-01-07 True 
  8. 2013-01-06 False 
  9. 2013-01-03 False 
  10. 2013-01-04 False 
  11. Name: 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。 
  2. df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 
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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。

  1. category=df_inner['category'] 
  2. 0 100-A 
  3. 3 110-C 
  4. 5 130-F 
  5. 4 210-A 
  6. 1 100-B 
  7. 2 110-A
  8. Name: category, dtype: object 
  9. #提取前三个字符,并生成数据表 
  10. pd.DataFrame(category.str[:3]) 
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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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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 
  2. df_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 
  2. df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort 
  3. (['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 
  2. df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), 
  3. ['id','city','age','category','gender','price']].sort(['age']).price.sum() 
  4.   
  5. 19796  

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 
  2. df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']).city.count() 

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 
  2. df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]'
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum() 
  3. 12230 

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。

一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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。

一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner.groupby('city').count() 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner.groupby('city')['id'].count() 
  3. city 
  4. beijing 2 
  5. guangzhou 1 
  6. shanghai 2 
  7. shenzhen 1 
  8. Name: id, dtype: int64 
  9.  
  10. Read more: http://bluewhale.cc/2017-04-21/use-python-for-data-analysis-like-excel-3.html#ixzz5rvDOLa9f 

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 
  2. df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count() 
  3. city size 
  4. beijing A 1 
  5. F 1 
  6. guangzhou A 1 
  7. shanghai A 1 
  8. B 1 
  9. shenzhen C 1 
  10. Name: id, dtype: int64 
  11.  
  12. Read more: http://bluewhale.cc/2017-04-21/use-python-for-data-analysis-like-excel-3.html#ixzz5rvDL89Gn 

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。 
  2. df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean]) 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. pd.pivot_table(df_inner,index=["city"],values=["price"],columns=["size"],aggfunc=[len,np.sum],fill_value=0,margins=True
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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。

一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner.sample(n=3) 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] 
  3. df_inner.sample(n=2, weights=weights) 
  4.  
  5. Read more: http://bluewhale.cc/2017-04-21/use-python-for-data-analysis-like-excel-3.html#ixzz5rvCvwN2y 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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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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 
  2. df_inner.sample(n=6, replace=False
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  1. #采样后放回 
  2. df_inner.sample(n=6, replace=True
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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。

一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner.describe().round(2).T 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner['price'].std() 
  3. 1523.3516556155596 

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。

一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner['price'].cov(df_inner['m-point']) 
  3. 17263.200000000001 
  4. #数据表中所有字段间的协方差 
  5. df_inner.cov() 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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。

一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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 
  2. df_inner['price'].corr(df_inner['m-point']) 
  3. 0.77466555617085264 
  4. #数据表相关性分析 
  5. df_inner.corr() 
一文看懂怎么用 Python 做数据分析

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  
  2. df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc'
一文看懂怎么用 Python 做数据分析
excel

写入 csv

  1. #输出到 CSV 格式 
  2. df_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 
  2. df = 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]}, 
  8. columns =['id','date','city','category','age','price']) 
  9.  
  10. Read more: http://bluewhale.cc/2017-04-21/use-python-for-data-analysis-like-excel-3.html#ixzz5rvBC8kaw 
  11. #创建自定义函数 
  12. def table_info(x): 
  13.     shape=x.shape 
  14.     types=x.dtypes 
  15.     colums=x.columns 
  16.     print("数据维度(行,列):\n",shape) 
  17.     print("数据格式:\n",types) 
  18.     print("列名称:\n",colums) 
  19.  
  20. Read more: http://bluewhale.cc/2017-04-21/use-python-for-data-analysis-like-excel-3.html#ixzz5rvBC8kaw 
  21. #调用自定义函数获取df数据表信息并输出结果 
  22. table_info(df) 
  23.   
  24. 数据维度(行,列): 
  25. (6, 6) 
  26. 数据格式: 
  27. id int64 
  28. date datetime64[ns] 
  29. city object 
  30. category object 
  31. age int64 
  32. price float64 
  33. dtype: object 
  34. 列名称: 
  35. Index(['id''date''city''category''age''price'], dtype='object'
  36.  
  37. Read more: http://bluewhale.cc/2017-04-21/use-python-for-data-analysis-like-excel-3.html#ixzz5rvBJs6Fv 

以上就是用 Python 做数据分析的基本内容。

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【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

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