pandas模块补充

数据分析模块pandas和matplotlib补充

• 面向百度式编程
• 面向百度式工作

遇到没有见过的知识点或者是相关知识点一定不要慌，结合百度和已知的知识点去学习

pandas模块补充

• 基于numpy构建的

• 奠定了python数据分析领域的地位

• 两大数据结构

  Series

  DataFrame

• 读取和导出相关文件

文件命名

1.一旦软件出现了未知错误
	有可能就是因为路径是中文的情况
    推荐你们项目文件和软件目录的命名最好都用英文

简介

基于Numpy构建
pandas的出现，让Python语言成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一
pandas的主要功能
	- 具备诸多功能的两大数据结构
  	Series、DataFrame
    都是基于Numpy构建出来的
		公司中使用频繁的是DataFrame，而Series是构成DataFrame的基础,即一个DataFrame可能由N个Series构成
	- 集成时间序列功能
	- 提供丰富的数学运算和操作(基于Numpy)
	- 灵活处理缺失数据

下载

# python纯开发环境下
pip3 install pandas
# anaconda环境下
conda install pandas
'''anaconda已经自动帮助我们下载好了数据分析相关的模块，其实无需我们再下载'''

导入

import pandas as pd
# 固定起别名的句式

课程目标

1. 掌握外部数据的读取
2. 如何快速地认知数据的概览信息
3. 数据子集的筛选与清洗
4. 数据的汇总处理
5. 数据的合并与连接

数据结构之Series

# 是一种类似于一维数组对象，由数据和相关的标签(索引)组成
第一种：
pd.Series([4,5,6,7,8])  
第二种：
pd.Series([4,5,6,7,8],index=['a','b','c','d','e'])
第三种：
pd.Series({"a":1,"b":2})
第四种：
pd.Series(0,index=['a','b','c'])

缺失数据概念

st = {"tony":18,"yang":19,"bella":20,"cloud":21}
obj = pd.Series(st)
# 定义新索引
new_st = {'tony','yang','cloud','jason'}
# 修改原索引
obj1 = pd.Series(st,index=a)
# 查看数据变化
obj1
小疑问:为什么运算完之后数据类型会由原来的int64变成float64？
	因为NaN其实是float类型
	type(np.nan)
	结果是:float

处理缺失数据

dropna()  # 过滤掉值为NaN的行
fillna()  # 填充缺失数据
isnull()  # 返回布尔数组
notnull()  # 返回布尔数组
补充:
  对数据进行处理返回一个新的结果原数据不变，如果想要直接影响原数据需要加参数inplace=True

布尔选择器

mask = pd.Series([True,False,False,True,False])
price = pd.Series([321312,123,324,5654,645])
price[mask]
price|mask
price&mask
(price>200) & (price<900)
price[(price>200) & (price<900)]  # 布尔求值

索引

res[1]
res['cd']
res.index
sr = pd.Series(np.arange(10))
sr1 = sr[3:].copy()
sr1[1]  # 报错
sr1.iloc[1]  # 以索引下标解释
sr1.loc[3]   # 以标签解释

数据操作

res = pd.Series([...])
res['aaa'] = 666
res.iloc[0] = 888
res.append(pd.Series([999],index=['cd']))
res.set_value('cd',6969)
del res['cd']

基本算术方法

"""
add
sub
div
mul
"""
sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
sr1.add(sr3,fill_value=0)

数据结构之DataFrame

表格型数据结构，相当于一个二维数组，含有一组有序的列也可以看作是由Series组成的共用一个索引的字典
第一种：
res = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]})
第二种：
pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3],index=['b','a','c'])})
第三种:
pd.DataFrame(np.array([10,20],[30,40]),index=['a','b'],columns=['c1','c2'])
更多
pd.DataFrame([np.arange(1,8),np.arange(11,18)])
s1 = pd.Series(np.arange(1,9,2))
s2 = pd.Series(np.arange(2,10,2))
s3 = pd.Series(np.arange(5,7),index=[1,2])
df5 = pd.DataFrame({'c1':s1,'c2':s2,'c3':s3})
"""
以上创建方式都仅仅做一个了解即可
因为工作中dataframe的数据一般都是来自于读取外部文件数据，而不是自己手动去创建
"""

常用属性及方法

1.index    行索引
2.columns  列索引
3.T				 转置
4.values   值索引
5.describe 快速统计

外部数据读取

文本文件读取

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=‘,', header='infer', names=None, usecols=None, skiprows=None, skipfooter=None, converters=None, encoding=None)
filepath_or_buffer:指定txt文件或csv文件所在的具体路径
sep:指定原数据集中各字段之间的分隔符，默认为逗号”,”
      	id	 name	income
        1    jason	 10
header:是否需要将原数据集中的第一行作为表头，默认将第一行用作字段名称
        如果原始数据没有表头需要将该参数设置为None
names:如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头
usecols:指定需要读取原数据集中的哪些变量名
skiprows:数据读取时，指定需要跳过原数据集开头的行数
         有一些表格开头是有几行文字说明的，读取的时候应该跳过
skipfooter:数据读取时，指定需要跳过原数据集末尾的行数
converters:用于数据类型的转换(以字典的形式指定)
encoding:如果文件中含有中文，有时需要指定字符编码

基本使用

import pandas as pd
data01 = pd.read_csv(r'data_test01.txt',
           skiprows = 2,  # python能自动过滤掉完全无内容的空行(写2、3都行)
           sep = ',',  # 默认就是逗号 写不写都行
           skipfooter = 3,
           )
# 1.针对id原本是01、02自动变成了1、2...
converters = {'id':str}
# 2.点击文件另存修改文件编码之后再次读取出现乱码
encoding='utf-8'
# 3.移除收入千分位非逗号的其他符号
thousands = '&'
# 4.手动将文件表头行删除再次读取
header = None  # 默认用索引
names = ['id','year','month','day','gender','occupation','income']
# 5.指定读取的字段
usecols = ['id','income']
"""
查看方法帮助
方式1
	方法名?
方式2
	光标停留在方法名左括号后面
	先按住shift键不松开，再按tab键(没反应就多按几次)
"""

excel表格读取

pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None,
na_values=None, thousands=None, convert_float=True)
io:指定电子表格的具体路径
sheetname:指定需要读取电子表格中的第几个Sheet，既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称
header:是否需要将数据集的第一行用作表头，默认为是需要的
skiprows:读取数据时，指定跳过的开始行数
skip_footer:读取数据时，指定跳过的末尾行数
index_col:指定哪些列用作数据框的行索引(标签)
na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值
thousands:指定原始数据集中的千分位符
convert_float:默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段
converters:通过字典的形式，指定某些列需要转换的形式
pd.read_excel(r'data_test02.xlsx',
             header = None,
              names = ['ID','Product','Color','Size'],
             converters = {'ID':str}
             )

数据库数据读取

# 在anaconda环境下直接安装
# pymysql模块
import pymysql
conn = pymysql.connect(host,port,user,password, database, charset)
host:指定需要访问的MySQL服务器
port:指定访问MySQL数据库的端口号 charset:指定读取MySQL数据库的字符集，如果数据库表中含有中文，一般可以尝试将该参数设置为 “utf8”或“gbk”
user:指定访问MySQL数据库的用户名
password:指定访问MySQL数据库的密码
database:指定访问MySQL数据库的具体库名
# 利用pymysql创建好链接MySQL的链接之后即可通过该链接操作MySQL
pd.read_sql('select * from user', con = conn)
conn.close()  # 关闭链接

数据概览

df.columns  # 查看列
df.index  # 查看行
df.shape	# 行列
df.dtypes  # 数据类型
df.describe  # 统计描述
	默认只会统计数字类型的数据，非数字类型统计需要加参数include
  sec_buildings.describe(include='object')
df.head()  # 取头部多条数据
df.tail()  # 取尾部多条数据

行列操作

df.rename(column={'旧列名称':'新列名称'},inplace=True)
# 能修改 但是会报个错误 可以添加下列配置
pd.set_option('mode.chained_assignment',None)
# 创建新的列
df['新列名称']=df.列名称/(df.列名称1+df.列名称2)
# 自定义位置
df.insert(3,'新列名称',新数据)
# 添加行
df3 = df1.append(df2)

数据筛选

# 获取指定列数据
df['列名']
df[['列名1','列名2',...]]
# 获取指定行数据
sec_buildings.loc[sec_buildings["region"] == '浦东',:]
sec_buildings.loc[(sec_buildings["region"] == '浦东') & (sec_buildings['size'] > 150),:]
sec_buildings.loc[(sec_buildings["region"] == '浦东') & (sec_buildings['size'] > 150),['name','tot_amt','price_unit']]
"""知识回顾:逻辑运算符链接条件 条件最好用括号括起来"""

数据处理

sec_car = pd.read_csv(r'sec_cars.csv')
sec_car.head()
sec_car.dtypes
sec_car.Boarding_time = pd.to_datetime(sec_car.Boarding_time, format = '%Y年%m月')
sec_car.New_price = sec_car.New_price.str[:-1].astype(float)
data = pd.read_excel(r'data_test04.xlsx')
data.head()
data.duplicated()  # 判断是否有重复行
	如果想单独判断某列是否有重复需要加参数subset
data.drop_duplicates(inplace= True)

异常值识别与处理

异常值的识别与处理
1. Z得分法
2. 分位数法
3. 距离法

缺失值处理

缺失值的识别与处理
1. df.isnull
2. df.fillna
3. df.dropna
data05 = pd.read_excel(r'data_test05.xlsx')
data05.head()
data05.isnull()  # 统计每个数据项是否有缺失
data05.isnull().any(axis = 0)  # 统计列字段下是否含有缺失
# 计算各列数据的缺失比例
data05.isnull().sum(axis = 0)/data05.shape[0]
data05.dropna()
data05.fillna(value=0)  # 将所有的缺失值填充为0(不合理)
# 针对不同的缺失值使用合理的填充手段
data05.fillna(value = {
  'gender':data05.gender.mode()[0],  # 众数:可以有一个也可能是多个
  'age':data05.age.mean(),  # 平均值
  'income':data05.income.median()  # 中位数
}, inplace = True)