//2019.07.18

pyhton中pandas数据分析学习——第二部分

2.1 数据格式转换

1、查看与转换表格某一列的数据格式：

(1)查看数据类型：某一列的数据格式：df["列属性名称"].dtype

(2)数据类型转换：某一列的数据类型转换需要用到数据转换函数：

df[列属性名称]=df[列属性名称].astype("新的数据类型")

代码举例如下：

import numpy as np

import pandas as pd

df=pd.read_excel("D:/Byrbt2018/Study/Python数据分析课程+练习+讲解/Python数据分析课程+练习+讲解/作业/作业4/作业4/酒店数据1.xlsx")

print(df)

print(df["评分"].dtype) #查看类型这一列的数据类型

print(df["评分"])

df["评分"]=df["评分"].astype("int") #进行数据表格的数据类型转换需要用到数据类型转换函数df["列名称"].astype("类型名称”)

print(df["评分"])

print(df["评分"].dtype)

2.2 数据的排序

1、单个表格列数据的排序需要用到函数：

df.sort_values(by=列名称，ascending=True(升)/False（降）)

print(df.sort_values(by="评分",ascending=False)["评分"])

2、多排序问题：

对于多列排序问题，主要是遇到其中一个列数据相同的时候需要看另外一个列数据进行排序，使用的函数及其使用规则如下：

df.sort_values(by=[列1,列2...]，ascending=[True,False...])

其中函数参数by=[,,]前后顺序代表了多列排序优先级顺序，ascending=[,,]中False和True代表了相应每列的排序原则（升降））

2.3 基本统计数据分析

1、对于数值型的数据通常都需要进行相应的常见统计数据分析，最常见的描述性统计函数是.describe()，它可以给出数据的多项统计指标；

2、对于表格各个列的数据统计指标主要有以下几个函数：

(1)最值：最大值和最小值df[].max()和df[].min()

(2)中位数:df[].median()

(3)平均值:df[].mean()

(4)方差：df[].var()

(5)标准差：df[].std()

(6)求和函数：df[].sum()

(7)相关系数与协方差：

相关系数：df[[1,2...]].corr()

协方差：df[[1,2...]].cov()

(8)计数：

1）对于每一类数据中出现的唯一值统计可以用函数df[列属性].unique()来进行查询，个数的话直接在前面加len就可以了

2）表格中数据的替换：使用函数df[列名称1].replace(A,B,inplace=True)#代表的是将表格中列1的数据中的所有数据A替换为数据B

3）统计出现唯一值的出现次数使用函数df[列].valuecounts()它默认是以降序的排列对每个不同出现的数据进行相关的次数统计输出

2.4数据透视操作和函数

1、数据透视是一个使用广泛并且功能强大的数据信息挖掘功能，它的函数是pd.pivot_table()

2、数据透视函数的参数与使用规则

函数的形式如下：

pd.pivot_table(df,index=[列1，列2...]，values=[其余列1,其余列2...],aggfunc=np.sum...,,fill_value=0(处理非数值性质数据)，margins=True(总和统计数据),columns=[列1，列2...](只要是指列方向的分层，类似于index的行分层，非必要参数))

具体举例代码如下：

pd.set_option("max_columns",1000)

pd.set_option("max_rows",1000)

#设置pyhton输出数据的行和列的最大行数目（大于设定值之后才会出现省略号）

print(df)

print(pd.pivot_table(df,index="地区")) #输出以地区为属性的各列数据均值

print(pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"])) #输出以地区为第一层，类型为第二层的其他各列数据均值

print(pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"],values=["价格"]))

print(pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"],values=["价格"],aggfunc=[np.sum,np.mean]))

print(pd.pivot_table(df,index=["地区"],values=["评分","价格"],columns=["类型"],aggfunc={"评分":np.mean,"价格":np.sum},fill_value=0))

table=pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"],values=["价格"])

#print(table.sort_values(by="评分",ascending=False)) #对于评分进行降序排列

print(table.index)

整体的入门运行代码如下所示（可以直接拷贝运行，含有详细的代码注释，可以轻松帮助你入门理解）：

import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_excel("D:/Byrbt2018/Study/Python数据分析课程+练习+讲解/Python数据分析课程+练习+讲解/作业/作业4/作业4/酒店数据1.xlsx") print(df) print(df.index) print(df.columns) print(df[:5])   #输出前5行数据 print(df["评分"].dtype)  #查看类型这一列的数据类型 print(df["评分"]) df["评分"]=df["评分"].astype("int")  #进行数据表格的数据类型转换需要用到数据类型转换函数df["列名称"].astype("类型名称”) print(df["评分"]) print(df["评分"].dtype) print(df["地区"].dtype) df["地区"]=df["地区"].astype("str")  #将地区列的数据转换为字符串类型的数据 print(df["地区"].dtype) print(df["地区"]) #表格数据的排序 print(df.sort_values(by="评分",ascending=False)["评分"]) #数据的排序用函数df.sort_values(by=列名称，ascending=True(升)/False（降）) print(df.sort_values(by=["评分","价格"],ascending=False)) print(df.sort_values(by=["评分","价格"],ascending=[False,True])[["评分","价格"]])  #多列排序问题（根据参数by=[,,]前后顺序代表了多列排序优先级顺序，ascending=[,,]代表了相应每列的排序原则（升降）） #数据的统计分析与描述 print(df.describe())  #给出一个数据表格里面所有列数据是数值型数据的统计指标（包括数据平均值、数目，中值，最小值，最大值） print(df["价格"].mean())#输出价格列数据的平均值 print(df["价格"].var()) #输出价格列数据的方差 print(df["价格"].max()) #输出价格列数据的最大值 print(df["价格"].min()) #输出价格列数据的最小值 print(df["价格"].std()) #输出价格的标准差 print(df["价格"].median())  #输出价格的中位数 print(df[["价格","评分"]].corr())  #输出价格和评分的相关系数 print(df[["价格","评分"]].cov())  #输出价格和评分的协方差 print(len(df))       #计数统计 print(df["评分"].unique())  #查询一列数据中的所有唯一值 print(len(df["评分"].unique())) #查询出现唯一不同值的个数 df["评分"].replace(4,4.1,inplace=True)  #表格评分数据中的替换（将4替换为4.1） print(df["评分"]) print(df["地区"].unique())    #输出所有的唯一值 print(len(df["地区"].unique()))  #输出一列数据中不同数据的个数 print(df["地区"].value_counts())  #对于每个唯一值出现的个数 print(df["地区"].value_counts()[:5]) #输出数据个数前五的地区及其出现的个数 #数据透视函数的使用和功能pd.pivot_table(df,index=[列1，列2...]，values=[其余列1,其余列2...],aggfunc=np.sum...,,fill_value=0(处理非数值性质数据)，margins=True(总和统计数据),columns=[列1，列2...](只要是指列方向的分层，类似于index的行分层，非必要参数)) pd.set_option("max_columns",1000) #设置pyhton输出数据的行和列的最大行数目（大于设定值之后才会出现省略号） pd.set_option("max_rows",1000) print(df) print(pd.pivot_table(df,index="地区")) #输出以地区为属性的各列数据均值 print(pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"])) #输出以地区为第一层，类型为第二层的其他各列数据均值 print(pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"],values=["价格"])) print(pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"],values=["价格"],aggfunc=[np.sum,np.mean])) print(pd.pivot_table(df,index=["地区"],values=["评分","价格"],columns=["类型"],aggfunc={"评分":np.mean,"价格":np.sum},fill_value=0)) table=pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"],values=["价格"]) #print(table.sort_values(by="评分",ascending=False)) #对于评分进行降序排列 print(table.index) 运行结果如下：