[Python知识库]动手学数据分析之数据加载及探索性数据分析

第一章第一节：数据载入及数据观察

基础知识:

1.导入库：

import pandas/numpy/os...

2.导入数据文件：

pd.read_csv("路径名")

3.大文件分块导入：

利用chunksize参数

4.观察数据：

df.info()

df.describe()

5.空数据返回

df.isnull()

任务：?

1.导入库：

import numpy as np
import pandas as pd

2.导入文件

df = pd.read_csv('D:/hands-on-data-analysis/第一单元项目集合/train.csv',  encoding='cp936')
df.head(3)

注：(1).encoding是通过下列命令得到的（解决编码错误的问题）

with open('D:/hands-on-data-analysis/第一单元项目集合/train.csv') as f:
    print(f)

(2).head函数用法：head(n)表示展示前n行，默认为5.

3.逐块读取：

有时候文件较大， 为了方便读取文件提高效率，常常分块读取文件。

利用chunksize参数：

chunker = pd.read_csv('D:/hands-on-data-analysis/第一单元项目集合/train.csv', chunksize = 1000)

如上所示为1000行1000行的读

4.修改索引：

df = pd.read_csv('D:/hands-on-data-analysis/第一单元项目集合/train.csv', names = ['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'], header = 0)

这种方法是在导入文件时同时修改， 另一种方法是先导入， 再修改，此处不赘述。

5.观察数据:

df.info()

df.describe()

?

观察前n行：

df.head(6)

观察后n行

df.tail()

数据空的地方返回True，其余地方返回False?

df.isnull()

?6.将修改后的文件保存：?

df.to_csv('D:/hands-on-data-analysis/第一单元项目集合/train_chinese1.csv')

第一章第二节 ：pandas基础

基础知识：

1.series和dataframe的区别：

?series相当于数组，而dataframe相当于表格。

2.查看DataFrame数据的每列的名称：

df.columns()

3.查看列名为xxx的所有行：

df['xxx']

4.删除指定行：

del df['xxx']或者df.drop('xxx', axis = 1)

5.筛选有用信息：

df[不啦不啦]

1.设置series:

score = {'lifei':90, 'wangming':98, 'lihui':67, 'liuwei':78}
e_1 = pd.Series(score)
e_1

?

2.设置dataframe:

information = {'student':['lifei', 'lifei', 'lifei','wangm', 'wangm'],
              'year':[2018, 2019, 2010, 2019, 2020],
              'weight':[120, 110, 115, 198, 200]}
e_2 = pd.DataFrame(information)
e_2

?

series和dataframe的区别：

?series相当于数组，而dataframe相当于表格。

3.查看DataFrame数据的每列的名称

df.columns

?

?

4.查看列名为Cabin的所有行：

df['Cabin']
df.Cabin

??

5.删除指定列：

df_test = pd.read_csv('D:/hands-on-data-analysis/第一单元项目集合/test_1.csv', encoding='cp936')
del df_test['a']
df_test.head(3)

或者使用drop函数：

df_test.drop('a', axis = 1)
df.head(3)

结果显示一致：

同样地， 因为删除某一列不会影响原数据， 所以可以利用删除某几列来研究剩余几列地特点， 即比如当我们需要研究除['PassengerId','Name','Age','Ticket']这几个列以外的其他几个列元素时， 可以把这几列删除：

df.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'],axis=1).head(3)

?

6. 筛选有用信息，丢弃无用信息

例如筛选出年龄小于10的数据：

df[df['Age']<10]

?

midage = df[(df['Age']>10)&(df['Age']<50)]
midage.head(3)

?loc用法例：

midage.loc[[100,105,108],['Pclass','Name','Sex']] 

iloc用法例：

midage.iloc[[100,105,108],[2,3,4]]

loc和iloc用法区别很明显:loc是通过名称引用， iloc是通过列数引用。

第一章第三节：探索性数据分析

基础知识：

对某一列进行升序或降序排列:

data.sort_values(by = '', ascending = True/False)

根据行索引进行升序或降序排列：

data.sort_index(ascending = True/False)

根据列索引进行升序或降序排列：

data.sort_index(axis = 1， ascending = True/False)

泰坦尼克号数据集实战：

?已尝试完，很有趣，略。

?