python对列保留有效位数_用python进行数据分析的套路

经过一段时间的学习，总结一下目前所学知识，在用python进行数据分析的过程中所用到的函数及分析过程。

第一步 导入包

常用的包有以下这些：

1.用于处理数据的包

import pandas as pd

import numpy as np

pandas 和numpy基本包含了对数据处理的所有操作

2.用于数据可视化的包

import matplotlib.pyplot as plt

import seabron as sns

matplotlib.pyplot包用于基本的数据可视化，画柱，线，点图的时候用

seabron中的headmap用来画热力图

3.连接数据库的包

import pymysql

第二步 导入数据

1.导入数据的话一般考虑csv类型

pd.read_csv(r'路径/data.csv'，dtype='object',encoding='utf-8')#可以选择指定文本类型和编码语言
df.to_csv('C:/Users/10136/Desktop/comma_sep1.csv ')#保存数据

2.从数据库导入数据

#导入包
import pymysql
连接数据库
conn=pymysql.connect(host='localhost',port=3306,
                     user='root',password='123456',db='brazilian',charset='utf8')#db为数据库名
query='select * from new_orders_merged'#编写SQL语句
sql_data=pd.read_sql(query,conn)#执行SQL语句，从数据库中导入名为new_orders_merged的表

第三步 数据处理

1.查看数据基本结构

查看行和列时可以用data.shape

查看每列数据类型用data.dtypes

查看数据每列信息用http://data.info()

查看数据的前5行用data.head()

2.处理缺失值

查看数据是否有缺失值

可以用data.insnull()，会列出所有数据的bool类型，有缺失值为True

data.isnull().any()#显示有缺失值的列的bool类型，有缺失值为True

data[data.isnull().values==True]#显示所有带有缺失值的行列，适用于缺失值较少的数据

data.isnull().sum()#查看每列缺失值的个数，可以根据结果对怎样处理缺失值做出判断

删除缺失值

如果缺失值相对样本数据影响不大，对缺失值可以采用删除处理

data.dropna()#这是对样本中所有缺失值所在的行进行删除

data.dropna（subset=[‘列名’]）#这是对指定列的缺失值删除所在行

data.dropna(how=’any/all’,axis=0)#删除缺失值所对应的行，any是指只要有缺失值则对整行删除，all是指当整行都是缺失值则对其删除。

填充缺失值

如果删除缺失值对样本影响较大，可以采用填充的方式补充缺失值

data.fillna('')#可以把所有缺失值补充为统一值*
data['列名']fillna()#针对某一列进行补充
data['列名']fillna(data['列名'].mean())#以这列的平均值作为补充
data['列名']fillna(data['列名'].interpolate())#以缺失值上下数的平均值进行补充
data.fillna(axis=1,method='ffill')#以缺失值同行前一列的值进行补充，axis=0是以缺失值同列上面一行的值进行补充。

3.处理重复值

删除重复值

data.drop_duplicates(keep=’first/last’/False)#first :保留第一行重复值，last：保留最后一行重复值，False：不保留重复值，删除所有重复的数据

4.处理异常值

如果数据中有某一列的数据有异常，可以选择性的筛选滤去这些异常值

#方法1
app=app.iloc[np.where(app["CNT_CHILDREN"]<5)] #方法2 app="app[app["CNT_CHILDREN"]<5]" #方法3 d="pd.Series(app['CNT_CHILDREN']).unique()" list1="[i" for i in if <="5]"></5)]>

• 首先我们要对数据进行聚合操作

df.describe().applymap(lambda x:'%.2f'%x).T
data.describe().round(2).T  #与上面相同
#查看数据的最小值，最大值，四分位数，标准差，平均数，数据数量等
#applymap（）执行函数

然后根据数据的业务情况，分析数据的异常值，比如最大值，最小值是否符合业务情况，然后再对异常值进行相应的处理

• data.replace(value，new_value，inplace=True)#对数据进行替换操作,inplace=True是对原数据进行更改

#对把数据数值化方便分析
##分别查看department列和salary列唯一值有多少个
df1=pd.Series(df['department']).unique()#Series创建一维数组
df2=pd.Series(df['salary']).unique()
##把两列的值转化为数值
df['department'].replace(list(df1),np.arange(10),inplace=True)
df['salary'].replace(list(df2),[0,1,2],inplace=True)

连接数据表

app_cre=pd.merge(app,cre,on='客户号',how='inner')

第四步 数据分析

1.对列重命名

data.rename(columns={‘原列名’：’新列名’})#可以更改列名，方便后面分析

2.查看一列数据的唯一值

pd.Series(data[‘列名’]).unique()#用来查看一列数据有多少不同值，适合查询类别较少的数据

3.对列进行移动

有时候为了分析方便，可以适当对某些列进行前移或删除

front=data['列名']#先把这一列赋予一个值
data.drop(labels='列名',axis=1,inplace=True)#删除原列的数据
data.insert(0,'列名',front)#把这一列插入到列序为0的位置

4.常用的一些数据操作

• 排序

data.sort_values(by=’列名’,ascending=True, inplace=False)#注意指定列，升序降序问题

• 分组

data.groupby(by=’列名’).agg({‘列名’:’median’,’列名’:’mean’})#通常groupby后面要跟聚合函数

data.groupby(‘列名’)[‘列名’].transform(‘mean’)#在原数据的基础上对分组后的列进行求同组的均值，结果是在原数据的后面再加一列

把数据离散化

pd.cut(data[‘列名’]，[1,30,60,100]，labels=[‘小’，’中’，’大’])

loc（）结合cut可以添加新列

给数据添加列

data.assign(新列名=np.log（data[‘列名’]）)

• 求某一列中各种值的占比

df['left'].value_counts()/df['left'].count()
#value_counts是分类求出这一列数据不同值的计数量

4.连接数据库进行数据分析

从数据库引入数据的常规操做

import pymysql
#使用cursor()方法获取数据库的操作游标
cursor= conn.cursor()
sql='''SELECT product_category_name AS "SPU",COUNT(DISTINCT(product_id)) AS "SKU数"
FROM new_orders_merged
GROUP BY product_category_name
ORDER BY SKU数 DESC;
'''
#读取查询结果并转成列表
cursor.execute(sql)#执行查询语句
ret=cursor.fetchall()#读取查询结果
ret_list=[i for i in ret]
#将列表转为datafarm形式
ret_data=pd.DataFrame(ret_list,index=None,columns=['SPU','SKU数'])
ret_data=ret_data.set_index('SPU')

5.设置显示问题

设置显示结果的最大行列

pd.set_option('display.max_columns',10)#最大显示多少列
pd.set_option('display.max_rows',100)#最大显示多少行

设置现在图表中的中文字体

#方法1
from matplotlib import font_manager
#设置中文字体
my_font=font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc',size=18)
#方法2
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

第五步 数据可视化

1.热力图

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#导入数据并分组
df=pd.read_csv('week.csv')
#df.columns=['week','hours','counts']
#做成数据透视表
df=pd.pivot_table(df,index='week',columns='hours',values='counts')
print(df)
#画热力图
plt.figure(figsize=(16,8))#画布
ax=sns.heatmap(df,annot=True,fmt='d',cmap='Blues')#annot是显示每个数据，fmt是显示方式
ax.set_xlabel('小时',size=14)#X轴标签
ax.set_ylabel('星期',size=14)#Y轴标签
ax.set_title('客户购买频数图',size=18)#标题
plt.savefig('customers_.png',dpi=1000,bbox_inches='tight')#保存图片

首先导入的数据形式如下：

在进行画图之前要对数据进行处理，利用pivot_table()函数把原数据的行列转换成画图时数据的行、列和数据值，这时的数据形式就是画图时的数据形式，呈现如下：

然后就是画热力图，结果呈现如下：

当数据为多列时，可以用df.corr()求出每列的相关系数，然后画出热力图

sns.heatmap(df.corr(),cmap="BuGn");
plt.title('Heatmap of Correlation Matrix')

结果如下

2.饼图

left_rate=df['left'].value_counts()/df['left'].count()#饼图的数据类型
#用饼状图表示
left_rate.plot.pie(labels = ['在职','离职'],autopct = '%.2f%%',figsize=(8,8))
plt.axis('equal')  #将坐标系设置为正方形，也就是使饼状图为圆形
plt.title('在职，离职员工比例')
plt.savefig('scatr.png',dpi=1000)
plt.show()#不能放到前面，否则保存不了图片

结果如下：

3.柱状图

#crosstab是数据交叉表，计算数据因子的频率值，对比数据透视表pivot_table()
depart_salary_table=pd.crosstab(index=df['department'],columns=df['salary'])
print(depart_salary_table)
#两种数据叠加在一起显示stacked=Ture
depart_salary_table.plot(kind="bar",figsize=(10,10),stacked=True)

结果如下：

4.折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
x=range(2,26,2)
y=[random.randint(15,30)for i in x]#列表生成式

#设置背景颜色
#print(plt.style.available)
plt.style.use('bmh')
#设置图片的大小，画布大小
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=80)

#设置xy轴刻度标签
x_ticks_lable=['{}:00'.format(i) for i in x]
plt.xticks(x,x_ticks_lable,rotation=30)
y_ticks_lable=['{}℃'.format(i) for i in range(min(y),max(y)+1)]
plt.yticks(range( min(y),max(y)+1),y_ticks_lable)

#设置xy轴标题
plt.xlabel('时间',rotation=30)#旋转rotation
plt.ylabel('温度')
#设置标题
plt.title('每两小时温度变化',size=18,color = 'b')
plt.plot(x,y,color='red',linestyle='-.',linewidth=1.5,label='第一天',
         marker = 'o',markersize = 7)
#设置图例
#设置位置loc(upper left,  lower left,  center left,  upper center)
plt.legend(loc='upper left')#不带参数时自动选择位置
#绘制网格
plt.grid(alpha=0.3)
#保存图片
plt.savefig('line.png')
#显示图片
#plt.show()

显示结果如下：

5.多个坐标系显示

import pandas as pd
from pylab import mpl
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

#连接数据库
conn=pymysql.connect(host='localhost',port=3306,
                     user='root',password='123456',db='brazilian',charset='utf8')
query='select * from new_orders_merged'
sql_data=pd.read_sql(query,conn)

#对数据汇总分析，查看异常值
a=sql_data.describe()

#州交易额贡献
#sql语句
sql="""SELECT customer_state,ROUND(SUM(payment_value),2) AS "交易额"
FROM new_orders_merged
GROUP BY customer_state ORDER BY 交易额 DESC;"""
cursor= conn.cursor()
#执行sql语句
cursor.execute(sql)
#读取全部数据
state_pay=cursor.fetchall()
#转换数据类型
#转为list类型
state_pay_List=list(state_pay)
#转为DataFrame类型
state_pay_Data = pd.DataFrame(state_pay_List,columns=["state","交易额"])
state_pay_Data=state_pay_Data.set_index("state")
print(state_pay_Data)
#绘图
#创建画板
plt.figure(figsize=(10,5),dpi=80)
#绘图
state_pay_Data.plot(kind='bar',label="交易额",figsize=(12,6))
#plt.bar - 这个网站可出售。 - 最佳的Server monitoring 来源和相关信息。(range(len(state_pay_Data.index)),state_pay_Data['交易额'],label="交易额")
#设置轴标签

plt.ylabel("交易额")
#设置图例
plt.legend(loc="center right")
#设置x轴刻度
plt.xticks(range(len(state_pay_Data.index)),state_pay_Data.index,rotation=0,ha='center')
#绘制累计曲线
plt.twinx()
#累计百分比
p=state_pay_Data["交易额"].cumsum()/state_pay_Data["交易额"].sum()
print(p)
#找出累计80%的点
key=p[p>0.8].index[0]
#找到点对应的位置
key_num=state_pay_Data.index.tolist().index(key)
#输出结果
print("累计超过80%的州：",key)
print("累计超过80%的州的索引位置：",key_num)
print("---------------------------------")
#显示核心州
key_state=state_pay_Data[:key]
print("核心州：",key_state)
#绘制曲线
p.plot(color = 'orange',style = '-o',linewidth=1) #次坐标曲线
#设置80%标识线
plt.axvline(key_num,hold=None,color="red",linestyle="--")
#设置80%文本
plt.text(key_num+0.2,p[key]-0.02,"累计占比为:%.2f%%"%(p[key]*100),color="red")
#设置轴标签
plt.ylabel("交易额占比")
#整个图标题
plt.title("州交易额贡献分布情况",fontsize=15)
plt.show()

结果如下：

根据实际业务情况提出问题并找出问题的原因是数据分析的关键，在分析数据的过程中，如何选择合适的模型是重中之重，以上只是对数据分析流程的操作做了大概的总结。

Original: https://blog.csdn.net/weixin_33905037/article/details/113538333
Author: 王金龙花柒
Title: python对列保留有效位数_用python进行数据分析的套路