数据分析初级操作学习【预处理、集中与离散分析、相关分析】

数据分析初级学习

大家好！我是 未来村村长！就是那个” 请你跟我这样做，我就跟你那样做！“的村长👨‍🌾！
上次发布了[Pandas库的使用教程，每个程序都配图，两万字保姆教学轻松学会]，接着上次的教程，和我进一步拓展数据分析之路!

一、数据预处理

1、数据去重

十分简单，只需要调用duplicated()函数就可以知道哪行数据出现了重复。

调用drop_duplicates()即可直接删除重复行。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息3.csv',header=0,names=['店铺名称','评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务'])
print(df.duplicated())
df2 = df.drop_duplicates()
print(df2)

2、数据清理

① 缺失值处理

三个相关操作

函数说明dropna()删去含有丢失数据行或列fillna()填充缺失数据isnull/notnull检查是否含有缺失数据

dropna()

df.dropna(axis=0,how=’any’ ,subset=None,inplace=False)

参数简介axis数据删除维度howany：删除带有Nan的行；all：删除全为Nan的行subset删除指定列空值数据inplace是否用新生成的列表替换原列表

df.dropna(how='any',subset=['服务'],inplace=True)

df.dropna(how='any',inplace=True)

df.dropna(axis='columns',how='all',inplace=True)

fillna()

method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None

• pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值
• backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值
• None:指定一个值去替换缺失值

方法一：全部填写为同一特定值

df.fillna(value=10
          ,method=None
          ,axis=None
          ,inplace=False)

df.fillna(value=df.mean())

df.fillna(value=df.median())

df.fillna(value=df.max())
df.fillna(value=df.min())

方法二：按列填写不同特定值

values = {'A':11,'B':22,'C':33,'D':44}
df.fillna(value=values
          ,method=None
          ,axis=None
          ,inplace=False)

df.fillna({'A':11,'B':22,'C':33,'D':44})

方法三：’ffill’ 填充或bfill填充

df.fillna(method='ffill'
          ,axis=None
          ,inplace=False)

统计缺失值占比

rows_null = df.isnull().sum(axis=1)

col_null = df.isnull().sum(axis=0)

all_null = df.isnull().sum().sum()

idx_null = df['人均价格'].isnull().sum(axis=0)

null_rate = df.isnull().sum(axis=0).sum()/df['店铺名称'].size

② 数据行列的删除

有时候我们得到的数据有一些无关紧要或者我们不关系的数据，我们可以直接删除。

行的删除

方法一：使用index参数 []内是索引名，不是序号，要注意！

df.drop(index=[0,1],inplace=False)

方法二：使用labels和axis参数

df.drop(labels=[0,1],axis=0,inplace=False)

列的删除

方法一：使用columns参数

df.drop(columns=['A','B'],inplace=False)

方法二：使用labels和axis参数

df.drop(labels=['A','B'],axis=1,inplace=False)

3、变量操作

① 修改变量名

rename(index,columns,inplace)

df.rename(index={0:'第一家',1:'第二家'},columns={"店铺名称":'店铺名'},inplace=True)

② 根据条件创建变量

df[‘属性1’] = np.where(df[‘属性2′]运算符和变量,’符合变量’,’不符合变量’)

df['是否超出我的消费水平'] = np.where(df['人均价格']>50,'贵死了','还可以')

③ 创建哑变量

df.join(pd.get_dummies(df[类别属性’]))

函数介绍

join(self, other, on=None, how=”left”, lsuffix=””, rsuffix=””, sort=False)

• other：DataFrame, Series, or list of DataFrame，另外一个dataframe, series，或者dataframe list。
• on: 参与join的列，与sql中的on参数类似。如果两个表中行索引和列索引重叠，那么当使用join()方法进行合并时，使用参数on指定重叠的列名即可
• how: {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default ‘left’， 与sql中的join方式类似
• lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀
• rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀
• sort: 按字典序对结果在连接键上排序

get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)

• data: DataFrame或Series对象
• prefix: 编码后特征名称的前缀
• prefix_sep: 编码后特征名称的前缀，默认使用”_”进行分隔

实例

df2 = df.join(pd.get_dummies(df['地点'],prefix_sep="DD"))

离散化装箱

pd.cut(df[],ndarray)

df2 = df.join(pd.get_dummies(pd.cut(df['人均价格'],[50,100,300]),prefix="价格"))

pd.cut(df[‘属性’],bins=[],labels=[‘对应箱名1′,’对应箱名2′,’对应箱名3’])

cut将根据值本身来选择箱子均匀间隔，即每个箱子的间距都是相同的

qcut是根据这些值的频率来选择箱子的均匀间隔，即每个箱子中含有的数的数量是相同的

④ 删除变量

函数说明deldel直接影响原DataFramepoppop函数返回被删除的数据dropdrop可以制定多列删除

del df['属性名']
df.pop('属性名')
df.drop(['属性名1','属性名2'],axis='columns')

⑤ 选择变量

df2 = df1['属性名1']
df2 = df1[['属性名1','属性名2']]

注意这里是[[]]，即多个属性要使用两个双括号

4、样本选择

① 利用索引选择

df[:5]

df[5:10]

② 利用条件选择

df[df['属性名']运算式子]

③ 随机抽样选择

df.sample(n=行数,replace=False)

df.sample(n=5)

df.sample(n=5,replace=True)

5、数据集操作

一般纵向拼接使用concat，横向拼接使用merge较合适。

① merge

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=False, right_index=False, sort=True,
         suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
         validate=None)

• left: 拼接的左侧DataFrame对象
• right: 拼接的右侧DataFrame对象
• on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
• how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集，outer取并集。比如left：[‘A’,’B’,’C’];right[”A,’C’,’D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到，则会丢失。’outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息3.csv',header=0,names=['店铺名称','评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务'])
df2 = pd.DataFrame({"地点":['贵州','上海','重庆','武汉','上海']})
df3 = df2.join(df['店铺名称'])
print(df3)
df4 = pd.merge(df,df3,on='店铺名称')
print(df4)

② concat

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
          keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
          copy=True

• objs：Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射。如果传递了dict，则排序的键将用作键参数，除非它被传递，在这种情况下，将选择值（见下文）。任何无对象将被静默删除，除非它们都是无，在这种情况下将引发一个ValueError。
• axis：默认为0，纵向合并，若定义1，则为横向合并
• join：{‘inner’，’outer’}，默认为”outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为并集和inner为交集。
• ignore_index：boolean，default False。如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，…，n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。
• join_axes：Index对象列表。用于其他n-1轴的特定索引，而不是执行内部/外部设置逻辑。
• keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。
• levels：序列列表，默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。否则，它们将从键推断。
• names：list，default无。结果层次索引中的级别的名称。
• verify_integrity：boolean，default False。检查新连接的轴是否包含重复项。这相对于实际的数据串联可能是非常昂贵的。
• copy：boolean，default True。如果为False，请勿不必要地复制数据。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息3.csv',header=0,names=['店铺名称','评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务'])
df2 = pd.DataFrame({"地点":['贵州','上海','重庆','武汉','上海']})
df3 = df2.join(df['店铺名称'])
df4 = pd.concat([df,df3],axis=1)
print(df4)

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息3.csv',header=0,names=['店铺名称','评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务'])
df2 = pd.DataFrame({"地点":['贵州','上海','重庆','武汉','上海']})
df3 = df2.join(df['店铺名称'])
df4 = pd.concat([df,df3],axis=0,join='outer',ignore_index=True)
print(df4)

df4 = pd.concat([df,df3],axis=0,join=’outer’,ignore_index=True)

二、数据分析初级

describe() #数据描述函数

df[['评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务']]=df[['评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务']].astype('float64')

print(df.describe())

1、集中趋势

计算集中趋势时，不建议直接对表格进行操作，因为含有不能取到的字段。

① 算术平均数

df.mean()

② 中位数

df.median()

③ 分位数

df.describe()

25%，50%，75%分别表示第一个四分位数、第二个四分位数、第三个四分位数

④ 众数

df['属性名'].mode()

⑤ 几何平均数

几何平均数是n个变量值连乘积的n次方根

from scipy import stats
stats.gmean(df)

2、离散程度

① 极差与四分位差

极差是描述离散程度最简单的测量值，只能说明两个极端变量值的差异范围，不能反映各个单位变量值的变异程度，易受极端数值的影响。

四分位差反映中间50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间的数据越集中；数值越大，说明中间的数据越分散。

stat = df.describe()
stat.loc['R'] = stat.loc['max'] - stat.loc['min']
stat.loc['Q'] = stat.loc['75%'] - stat.loc['25%']
print(stat)

loc[var]，这里默认取的是行，若取列则为loc[:,var]

③ 平均离差

平均差也称平均离差，是各变量与其平均数之差的绝对值之和的平均数。

一般平均差的数值越大，其平均数的代表性越小，说明该组变量值分布越分散；反之，平均差的数值越小，其平均数的代表性越大，说明该组变量值分布越集中。

df..mad()

④ 标准差与方差

标准差又称均方差，是各样本变量与其平均数之差的平方的平均数的方根。

标准差的本质是求各变量与其平均数的距离和，即先求出各变量值与其平均数离差的平方，再求其平均数，最后开方。

再正态分布条件下，它和平均数有明确的数量关系，是真正度量离散趋势的标准。

df.std()

方差是各变量值与其算术平均数之差的平方和的平均数，即标准差的平方

df.var()

⑥ 离散系数

必将两个样本集的离散程度时，若度量单位或平均数不同，就不能用标准差来比较，要用离散系数比较，即标准差与平均数的比值。

stat = df.describe()
stat.loc['V'] = stat.loc['std']/stat.loc['mean']
print(stat)

3、分布状态

① 分布的偏态[偏态系数]

利用众数、中位数、平均数之间的关系可以判断数据的分布是对称、左偏还是右偏。但要测量偏斜程度则需要计算偏态系数。

当偏态系数为正数，表示正偏离差值较大，可判断为正偏或右偏。当偏态系数为负数，表示负偏离差值较大，可判断为负偏或左偏。偏态系数越接近0，则偏斜度越小，偏态系数越接近±3，则偏斜度越大。

df.skew()

② 分布的峰度[峰度系数]

峰度是分布集中趋势高峰的形状，再变量的分布特征中，常以正态分布为标准，观察变量分布曲线顶峰的尖平程度。

若分布形状比正态分布更高更瘦，则为尖峰分布。若分布形状比正态分布更矮更胖，则为平峰分布。

若峰度系数大于0，则为尖峰分布；若峰度系数小于0，则为平顶分布。

df.kurt()

4、相关分析

相关分析即对两个变量的因果关系分析，查看两者是否有关联。确定变量之间的相关关系，一般可以通过图形观测和指标度量来确定相关关系。图形观测方法可以通过变量之间的散点图来进行分析确定，指标度量观测是通过计算相关系数来确定。

① 散点图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['人均价格'],df['评论分数'])
plt.xlabel('人均价格')
plt.ylabel('评论分数')
plt.show()

可以看出：其实不太好看出。

② 相关系数

print(df.loc[:,['评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务']].corr())

可绘制关系矩阵图

import seaborn as sns

df.rename(columns={'评论分数':'Score','评论人数':'P_number','人均价格':'Price','口味':'Taste','环境':'Environ','服务':'Server'},inplace=True)
corr = df.loc[:,['Score','P_number','Price','Taste','Environ','Server']].corr()
sns.heatmap(corr,linewidths=0.1,vmax=1.0, square=True,linecolor='white', annot=True)
plt.show()

Seaborn 是以 matplotlib为底层，更容易定制化作图的Python库。

Seaborn 其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。

在大多数情况下使用Seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图，换句话说，matplotlib更加灵活，可定制化，而seaborn像是更高级的封装，使用方便快捷。

经验：这里需要将字体改为英文否则会报错，所以最好拿到数据，我们就将其属性名命名为英文。

Original: https://blog.csdn.net/apple_51976307/article/details/121065726
Author: 未来村村长
Title: 数据分析初级操作学习【预处理、集中与离散分析、相关分析】