文章目录
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* 第一章
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– 第一节 数据载入与初步观察
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+ 0 导库
+ 1 载入数据
+ 2 查看数据基本信息
– 第二节 pandas基础
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+ 1 数据类型DataFrame 和 Series
+ 2 对文件数据的基本操作
– 3 数据筛选
* 第三节 探索性数据分析
第一章
第一节 数据载入与初步观察
0 导库
导入pandas、numpy（都是用于数据分析的库）
1 载入数据
-
使用 相对路径或 绝对路径打开文件
-
相对路径：如果在同一文件夹下，直接访问文件名；如果不在同一级目录下：
./：代表目前所在的目录../：代表上一层目录 以/开头：代表根目录 - 绝对路径：
import os
import pandas as pd
os.path.abspath('.')
os.path.abspath('..')
data = pd.read_csv('.\data\LJdata.csv')'
read_csv和read_table的区别 存储效果不同，read_table按行存储，没有分隔（默认使用原始的逗号分隔）；read_csv使用制表符进行分隔- 逐块读取 适合数据条数较多时。
补充：
返回的数据类型：使用read_csv返回DataFrame类型，加入chunksize属性之后返回的是TextFileReader对象。
DataFrame类型可以显示，可以使用head()获取头部数据；TextFileReader对象不可以-
可以使用
get_chunk()函数获取逐块的数据 -
将表头改为中文
df.columns = ['乘客ID','是否幸存',''...]
df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存',''...])
2 查看数据基本信息
df.describe()
显示前几行/后几行数据
df.head(10)
df.tail(15)
判断数据是否为空
df.isnull()
保存数据
df.to_csv('train_chinese.csv')
第二节 pandas基础
1 数据类型DataFrame 和 Series
- DataFrame ：（二维标签数据结构） 可以用Series生成
d = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
- Series：带标签的一维数组（一维标签数据结构），可以存储整数、浮点数、字符串、python对象等类型的数据。标签统称为 索引。
s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a','b','c','d','e'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4,5], index =['a','b','c','d','e'])
Series可以用 字典实例化：
s = pd.Series({'b':1, 'a':0, 'c':2})
python中的字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典的每个键值对 key=>value 用冒号：分割，每个键值对之间用逗号， 分割，整个字典包括在花括号 {} 中
2 对文件数据的基本操作
- 查看DataFrame数据的每一列的名称
df = pd.read_csv('train.csv')
df.columns
2. 查看某一列的所有数值
df['Cabin'].head(3)
- 对比两个文件的列的差别，并删除不相同的列
del test_1['a']
test_1.pop('a')
test_1.drop(['a'], axis=1)
python中的布尔值True/False需要大写。
4. 隐藏某几列的元素 直接使用drop方法（不使用inplace参数），返回一个副本。相当于隐藏某几列。
3 数据筛选
- 以”Age”为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息
df['Age']<10
df[df['Age']<10]
2. 以”Age”为条件，将年龄在10岁以上和50岁以下的乘客信息显示出来，并将这个数据命名为midage
midage = df[(df["Age"]>10)& (df["Age"]<50)]
使用交集和并集的操作： 与、或：
&、|此案例中，用并集返回的数据条数会更多，因为并集返回的数据中有重合的部分
3. 将midage的数据中第100行的”Pclass”和”Sex”的数据显示出来
midage = midage.reset_index(drop=True)
midage.loc[[100],['Pclass','Sex']]
reset_index()： 将DataFrame的序号重置index()： 查看数据索引范围- 使用loc方法将midage的数据中第100，105，108行的”Pclass”，”Name”和”Sex”的数据显示出来
midage.loc[[100,105,108],['Pclass','Name','Sex']]
- 使用iloc方法将midage的数据中第100，105，108行的”Pclass”，”Name”和”Sex”的数据显示出来
midage.iloc[[100,105,108],[2,3,4]]
python中， 获取某一行、列数据的方法 列：使用类似于字典的方法
df['a']
行：使用 loc()或 iloc()方法【但看着更像是列数据索引的区别】
midage.loc[[100,105,108],['Pclass','Name','Sex']]
midage.iloc[[100,105,108],[2,3,4]]
对比 loc()或 iloc():
– loc()：通过 行标签索引行数据
– iloc()：通过 行号获取行数据
第三节 探索性数据分析
利用Pandas对数据进行排序
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4) ,index=list('213'), colums=list('ABCD'))
frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)),ndex=['2', '1'], columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
排序：
frame.sort_values(by='c', ascending=True)
frame.sort_values('c')
frame.sort_index()
frame.sort_index(axis=1)
排序方法的参数：
axis
ascend
对泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序
text.sort_values(by=['票价', '年龄'], ascending=False).head(3)
利用Pandas进行算术计算，计算两个DataFrame数据相加结果
frame1_a = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3, 3),
columns=['a', 'b', 'c'],
index=['one', 'two', 'three'])
frame1_b = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4, 3),
columns=['a', 'e', 'c'],
index=['first', 'one', 'two', 'second'])
frame1_a + frame1_b
通过泰坦尼克号数据如何计算出在船上最大的家族有多少人
max(text['兄弟姐妹个数'] + text['父母子女个数'])
Pandas describe()
count : 样本数据大小
mean : 样本数据的平均值
std : 样本数据的标准差
min : 样本数据的最小值
25% : 样本数据25%的时候的值
50% : 样本数据50%的时候的值
75% : 样本数据75%的时候的值
max : 样本数据的最大值
the end.
Original: https://blog.csdn.net/hhhhh601/article/details/121939209
Author: yijia7590jfz
Title: 【TL第二期】动手学数据分析-第一章 数据基本操作
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