Python——数据分析入门学习_python数据分析入门

1. python基础函数

1.1 数据类型

1.1.1 Numbers（数字）

1.int型

#在python中可以直接键入值整数
 
123

2.float型

#在python中可以直接键入值小数
 
23.3

3.bool型

#在python中可以直接键入比较的表达式
 
15>21

1.1.2 string（字符串）

文本通常使用该格式存储

1.1.3 list（列表）

它能够将相同或不同类型的数据组合到一起。

列表的合并：extend()

例如将history列表和ad_list列表合并：

history.extend（ad_list）

1.1.4 dict（字典）

它的结构，是一种映射结构。

{'a': 123, 'b': 456, 'c': 777}

1.多列字典组成多行多列表格

字典中key不可以重复，想表示多列需修改key：

右图为对应的excel表

2..多行字典组成多行多列表格

外层套列表

1.1.5 变量

1.2数据的检索与查询

1.2.1 list检索

list是一个有序列表，python的一切都是从0开始

检索方式：方括号+具体数值

用变量名给列表命名检索，简化操作。

[0:3]表示0到3，左闭右开区间

2.2dict的查询

由于dict是一种映射结构，输入key，程序会返回对应的value

通过方括号[] + 具体字段名 的方式，能够得到字段对应的内容，同时，让我们用变量给这个字典赋一个别名，会更加方便我们的操作

我们会发现danmu['花卷']输出的是一个列表，那么danmu['花卷']可以直接采用上面学到的列表有序访问，输出具体的某一个弹幕

1.3简单的数据处理

1.取出数据

赋值给一个变量 ad_1=ad_list[0]

2.处理重复字段

删除函数：del ad_1[‘成交金额’]

3.处理异常值

我们若要使字典中的一个值更改应重新赋值次值

ad_1['gmv']=ad_1['gmv']/100

4.增加值

若增加一个指标roi：

ad_1['roi']=ad_1['gmv']/ad_1['消耗']

保留小数函数：round（值，保留位数）

ad_1['roi']=round(ad_1['gmv']/ad_1['消耗'],2)   此操作使roi保留两位小数

5.分割字符串

字符串后跟.split('分割依据')

如图，以‘_’为分割依据进行分割，分割后返回的结果是一个列表。

1.4 for循环

两种for循环

range()函数：

表示一个范围，左闭右开

-1表示倒数第一个，因此range(-1,0)表示执行倒数第一个，0是开区间

len()函数:

计算出一个序列的长度

range()和len()通常搭配使用，对第二种for循环的修改版：

过大数据的打开方法：

先存入txt中

输入以下代码：

with open('数据.txt','r',encoding='utf-8')  as f:

           history = f.readline()

这里history是变量名，打开是字符串类型，不能进行数据处理

history=eval(history)

用eval()将字符串转换成列表类型

1.5 if语句

if : 

else:

或

if:

elif:

else：

1.6自定义函数

1.有参数输入，有返回值输出

def noddle_machine(water,mianfen):
    print('豁楞豁楞..豁楞豁楞..')
    print(f'{water}和{mainfen}已经变成了面团')
    print('正在挤压面团')
    return f'由{water}和{mainfen}制作而成的面条ok了'

f字符串：

只需在变量上更改，方便操作

2.没有输入参数，有返回值

import datetime
def yesterday():
    date=datetime.datetime.now()-date.timedelta(days=1)
     return date.date()

有返回值的函数通常用一个变量存储起来：

3.有参数输入，无返回值

def uploda_data(date)
    print(f'已经将{date}的数据，上传至数据库')

4.无参数输入，无返回值

def upload_data()
    date=yesterday()
    print(f'已经将{date}的数据，上传至数据库')

2. python小进阶

2.1 模块/包

2.2 DataFrame与Series

• Series，仅表现为单独的一列内容 或者 一行内容（图中蓝色部分）

• DataFrame，不仅可以表现为单独的一列/一行内容，还能表现为多列/行内容，或者是一整张表格

2.3 数据的读取与导出

import pandas as pd
data=pd.read_excel(r'路径',
                   converters={'uid':str}     #此函数将uid以字符串类型读取，若不执行以数值读取
）

data.info()会检测data中的数据类型

在修改数据类型时可以在上面读取时converters中修改，也可以使用satype()修改：

导出操作：

data.to_excel('test excel.xlsx,index=False)  #index=False的作用是去掉导出后表格里的索引
data.to_csv('test excel.csv，encoding='GB18030')

直接导出成csv格式数据类型可能会乱码，通常先导成txt后用csv打开:

在用csv打开时，在数据类型处进行正确的选取

2.4访问与筛选

访问列：

单列

多列：双方括号

切片去出的仍是dataframe ，仍可再次基础上取列：

访问行：

使用iloc[]

切片去出的仍是dataframe ，仍可再次基础上取列：

具体访问：

筛选：

再外套一层data的访问可返回所有结果为true的信息：

数据去重：

data.drop_duplicates(subset='uid',keep='last',inpalce=True)
#subset 表示对uid重复的进行去重
#keep表示保留什么，first保留第一次出现的，last保留最后一次出现的
#inplace 为true即对原表进行更改

2.5 轴/合并/连接

轴：

合并：  

#合并两份数据
data_demo=pd.contact([data1,data2],axis=0)
#axis=0表示上下合并

连接：

#连接两份数据
pd.merge(concat_demo,user_level,how='inner',on='uid')
#左表为concat_demo，右表为user_level，连接方式为内连接，连接依据是uid

当连接依据名字不一样时候：

user_level.rename(columns={'uid':'user_id'},inplace=True)
#将user_level表列名uid更名为user_id
pd.merge(concat_demo,user_level,how='inner',left_on='uid',right_on='user_id')

2.6 排序与匿名函数

排序：

data.sort_values(['uid','ctime'],ascending=[True，False])
#uid按升序，ctime按降序排序

匿名函数：

def add(x,y):
    return x+y
 
add2=lambda x,y:x+y   #lambda创建匿名函数

2.7 分组，聚合，转换

分组：

#若将表user_level以level分组
level_manager=user_level.groupby('level')

level_manager.count()

可计算出分组后不同等级各有多少人

#若想查看分组后的情况，可用for循环
for name,df in level_manager: 
    print(name)
    print(df)

聚合：

以上为读取的dataframe history

#若以商品名称分组，计算消耗的总和
product_gp=history.groupby('商品名称')
product_gp['消耗'].sum()

此时类型为series

#若想美化返回值，加两个方括号
product_gp=history.groupby('商品名称')
product_gp[['消耗']].sum()

此时类型为dataframe

product_gp=history.groupby('商品名称')
product_gp[['消耗'，'GMV']].sum()

#当想看到不同的聚合指标时，用agg()函数
#.agg([fun1,fun2...])
#如下显示消耗和GMV各自的最大最小值
product_gp=history.groupby('商品名称')
product_gp[['消耗'，'GMV']].agg(['max','min'])

#若要多个字段各自不同的聚合
#.agg({col1:fun1,col2:fun2...})
#如下显示消耗的最大和GMV最小值
product_gp=history.groupby('商品名称')
product_gp.agg({'消耗:'max','GMV':'min'})

#.agg({col1:[fun1,fun2...],col2:fun2...})
#如下显示消耗的最大值和最小值，GMV最小值
product_gp=history.groupby('商品名称')
product_gp.agg({'消耗:['max','min'],'GMV':'min'})

自定义函数与聚合的使用：

#计算依照商品名称分组的消耗，gmv最大值和最小值的差值
#def 方法：
def diff(x):
    return x.max()-x.min()
product_gp[['消耗','GMV']].agg(diff)

#计算依照商品名称分组的消耗，gmv最大值和最小值的差值
#lambda 方法：
product_gp[['消耗','GMV']].agg(lambda x:x.max()-x.min())

当需求很复杂时def方法相对好用，反之lambda好用

转换：

product_gp['GMV'].transform(func='sum')

这里是将分组后GMV各组总值计算出来，又加入未分组前的表格后

将转换后的数据以gmv总和为列名加入history中如图所示：

逻辑如图所示：

分组排名：

#每个投放日期，广告计划id的gmv排名
history.grouby('投放日期')['GMV'].rank()

发现排名有x.5的情况出现，这里有平均的操作，因此要修改：

#引入method=
history.grouby('投放日期')['GMV'].rank(method='dense')

    

#再加入倒序排序，大的GMV排在前面，加入history中
history['每日GMV排名']=history.groupby('投放日期')['GMV'].rank(method='dense'，ascending=False)

将排名的浮点型转化为整型：

history['每日GMV排名']=history['每日GMV排名'].astype(int)

2.8 字符串方法

 split

history['广告计划名称'].str.split('_')

若要使返回值成为dataframe类型

history['广告计划名称'].str.split('_'.expand=True)

 contains

 进行一个数据的筛选

history['商品名称'].str.contains('玩转')

布尔索引：

history[history['商品名称'].str.contains('玩转')].reset_index(drop=True)
#reset_index新建索引标签，drop=True删除旧标签

replace

history['商品名称'].str.replace('《','【').str.replace('》','】')
#将商品名称中的书名号替换掉

history['商品名称'].str.replace(r'《(.*?)》',r'【\1】',regex=True)
#正则表达式相关知识

extract

提取符合正则表达式的内容

2.9 绘图

折线图

history.groupby('投放日期')['GMV'].sum().plot(kind='line',x='投放日期',y='GMV')
#kind=line表示是折线图

#图表内不能直接显示中文因此要导入包
import matplotlib.pyplot sa plt
plt.rcParams['font.family']='SimHei'

柱状图

history.groupby('投放日期')['GMV'].sum().plot(kind='bar',x='投放日期',y='GMV')
#kind=bar表示是柱状图

水平柱状图

history.groupby('投放日期')['GMV'].sum().plot(kind='barh',x='投放日期',y='GMV')
#kind=barh表示是水平柱状图

 直方图

history.groupby('投放日期')['GMV'].sum().plot(kind='hist',x='投放日期',y='GMV')
#kind=hist表示是直方图

散点图

history.groupby('投放日期')['GMV'].sum().plot(kind='scatter',x='投放日期',y='GMV')
#kind=scatter表示是散点图

饼图

history.groupby('投放日期')['GMV'].sum().plot(kind='pie')
#kind=pie表示是饼图

2.10 map/apply/applymap

map：

map中加入字典替换操作，未规定的变成NaN

apply：

axis=1表示行从左往右传数据，不填默认为0从上往下会报错

当返回值还需要和形参计算时如图：apply中加入args（，）

applymap：

一个一个的传入数据