短视频网站平台怎么做,南京网站建设丁豆褒,wordpress繁体字插件,企业网站建设公司注意哪些问题Python3中类的高级语法及实战
Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案
Python3数据科学包系列(一):数据分析实战
Python3数据科学包系列(二):数据分析实战
Python3数据科学包系列(三):数据分析实战
国庆中秋宅家自省: Pyth… Python3中类的高级语法及实战
Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案
Python3数据科学包系列(一):数据分析实战
Python3数据科学包系列(二):数据分析实战
Python3数据科学包系列(三):数据分析实战
国庆中秋宅家自省: Python在Excel中绘图尝鲜 一: 数据分析与挖掘认知升维 我们知道在数据分析与数据挖掘中,数据处理是一项复杂且繁琐的工作,同时也是整个数据分析过程中的最为重要的环节;数据处理一方面能提供数据的质量;另一方面能让数据更好的使用数据分析工具;
数据处理的主要内容包括:
(1) 数据清洗 1.1 重复值处理 1.2 缺少值处理
(2) 数据的抽取 2.1 字段抽取 2.2 字段拆分 2.3 重置索引 2.4 记录抽取 2.5 随机抽样 2.6 通过索引抽取数据 2.7 字典数据抽取 2.8 插入数据 2.9 修改数据记录
(3) 数据交换 3.1 交换行与列 3.2 排名索引 3.3 数据合并
(4) 数据计算 4.1 简单计算 (加减乘除的计算) 4.2 数据标准化 4.3 数据分组 4.4 日期处理
....................
(5) 数据可视化 5.1 图表化 5.2 Excel|Word|PPT化 二数据处理
数据清洗认知升级:在数据分析时,海量的原始数据中存在大量不完整,不一致,有异常的数据,严重影响到数据分析的结果;索引进行数据清洗很重要,数据清洗是数据价值链中最关键的步骤。垃圾数据,即使是通过最好的分析,也将产生错误的结果,并误导业务本身.因此在数据分析过程中.数据清洗占据很大的工作量数据清洗就是处理缺失的数据以及清除无意义的信息,如删除原始数据集中的无关数据,重复数据平滑噪声数据,筛选掉与分析主题无关的数据处理缺失值,异常值等
数据清洗:一: 重复值的处理二: 缺失的处理 实例一:重复数据处理# -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pd
from pandas import Series数据清洗认知升级:在数据分析时,海量的原始数据中存在大量不完整,不一致,有异常的数据,严重影响到数据分析的结果;索引进行数据清洗很重要,数据清洗是数据价值链中最关键的步骤。垃圾数据,即使是通过最好的分析,也将产生错误的结果,并误导业务本身.因此在数据分析过程中.数据清洗占据很大的工作量数据清洗就是处理缺失的数据以及清除无意义的信息,如删除原始数据集中的无关数据,重复数据平滑噪声数据,筛选掉与分析主题无关的数据处理缺失值,异常值等数据清洗:一: 重复值的处理二: 缺失的处理
print((1)重复值的处理利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,展示是否有重复行,没有重复的行显示FALSE;有重复的则从第二行起均显示为TRUE(2)使用drop_duplicates方法用于把数据结构中行相同的数据去除(只保留一行),该方法返回一个DataFrame的数据框
)
dataFrame pd.DataFrame({age: Series([26, 85, 64, 85, 85]),name: Series([Ben, John, Jerry, John, John])
})
print(dataFrame)
# 显示那些行有重复
repeatableDataFrame dataFrame.duplicated()
print()
print(repeatableDataFrame)
print(去掉重复的行
)
print(查看name列重复行)
print(dataFrame.duplicated(name))
print()
print(查看age列重复行)
print(dataFrame.duplicated(age))
print()
print(根据age列去掉重复的行数)
print(dataFrame.drop_duplicates(age))print()
print(根据name列去掉重复的行数)
print(dataFrame.drop_duplicates(name))运行效果: D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnalysisDataCleaning.py (1)重复值的处理 利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,展示是否有重复行,没有重复的行显示FALSE; 有重复的则从第二行起均显示为TRUE (2)使用drop_duplicates方法用于把数据结构中行相同的数据去除(只保留一行),该方法返回一个DataFrame的数据框 age name 0 26 Ben 1 85 John 2 64 Jerry 3 85 John 4 85 John 0 False 1 False 2 False 3 True 4 True dtype: bool 去掉重复的行 查看name列重复行 0 False 1 False 2 False 3 True 4 True dtype: bool 查看age列重复行 0 False 1 False 2 False 3 True 4 True dtype: bool 根据age列去掉重复的行数 age name 0 26 Ben 1 85 John 2 64 Jerry 根据name列去掉重复的行数 age name 0 26 Ben 1 85 John 2 64 Jerry Process finished with exit code 0 三: 缺失值处理
认知升维从统计上说,缺失的数据可能会产生有偏估计,从而导致样本数据不能很好地代表总体,而现实中绝大部分数据都包含缺失值,因此如何处理缺失值很重要。一般来说,缺失值的处理包括两个步骤:1)缺失数据的识别(2)缺失数据的处理 # -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pd
from pandas import Series认知升维从统计上说,缺失的数据可能会产生有偏估计,从而导致样本数据不能很好地代表总体,而现实中绝大部分数据都包含缺失值,因此如何处理缺失值很重要。一般来说,缺失值的处理包括两个步骤:1)缺失数据的识别(2)缺失数据的处理
print(读取数据来源: )
dataFrame pd.read_excel(r./file/rz.xlsx, sheet_nameSheet2)
print(dataFrame)print(1)缺失值的识别Pandas使用浮点值NaN表示浮点数和非浮点数组里的缺失数据,并使用.isnull和.notnull函数来判断缺失情况
)
print()
print(缺失值判断;True表示缺失,False表示非缺失)
print(dataFrame.isnull())print()
print(缺失值判断;True表示非缺失,False表示缺失)
print(dataFrame.notnull())print(2)缺失值处理对于缺失数据的处理方式有数据补齐,删除对应行,不处理等方式2.1 dropna()去除数据结构中值为空的数据行2.2 fillna()用其他数替代NaN;有的时候直接删除空数据会影响分析结果,可以对数据进行填补2.3 fillna(method pad)用前一个数据值代替NaN
)print(删除数据为空所对应的行: )
print(dataFrame.dropna())
print()
print(使用数值或者任意字符替代缺失值:)
print(dataFrame.fillna($))
print()
print(用前一个值替换缺失的值: )
print(dataFrame.fillna(methodpad))print()
print(用后一个值替换缺失的值)
print(dataFrame.fillna(methodbfill))print()
print(用平均数或者其它描述性统计量替代NaN)
print(dataFrame.fillna(dataFrame.mean(numeric_onlyTrue)))print()
print(dataFrame.mean()[填补列名:计算均值的列名]可以使用选择列的均值进行缺失值的处理
)print(dataFrame.fillna(dataFrame.mean(numeric_onlyTrue)[高代:解几]))
print()
print(dataFrame.fillna({列名1:值1,列名2:值2}): 可以传入一个字典,对不同的列填充不同的值)
print(dataFrame.fillna({数分: 100, 高代: 0}))print(使用strip()清除字符串左,右或首尾指定的字符串,默认为空格,中间不清除)
dataFrameStrip pd.DataFrame({age: Series([26, 85, 64, 85, 85]),name: Series([Ben, John , Jerry, John , John])
})
print(dataFrameStrip)
print()
print(dataFrameStrip[name].str.strip())print()
print(只删除右边的字符n,如果不指定删除的字符串,默认删除空格)
print(dataFrameStrip[name].str.rstrip())
print()
print(dataFrameStrip[name].str.rstrip(n))print()
print(只删除左边的字符n,如果不指定删除的字符串,默认删除空格)
print(dataFrameStrip[name].str.lstrip())
print()
print(dataFrameStrip[name].str.lstrip(J))运行效果: D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnalysisDataMissing.py 读取数据来源: 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.0 23.0 60 1 2308024244 周怡 66 47.0 47.0 44 2 2308024251 张波 85 NaN 45.0 60 3 2308024249 朱浩 65 72.0 62.0 71 4 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 5 2308024201 迟培 60 71.0 76.0 71 6 2308024347 李华 67 61.0 65.0 78 7 2308024307 陈田 76 69.0 NaN 69 8 2308024326 余皓 66 65.0 61.0 71 9 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 1)缺失值的识别 Pandas使用浮点值NaN表示浮点数和非浮点数组里的缺失数据,并使用.isnull和.notnull函数来判断缺失情况 缺失值判断;True表示缺失,False表示非缺失 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 False False False False False False 1 False False False False False False 2 False False False True False False 3 False False False False False False 4 False False False False False False 5 False False False False False False 6 False False False False False False 7 False False False False True False 8 False False False False False False 9 False False False False False False 缺失值判断;True表示非缺失,False表示缺失 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 True True True True True True 1 True True True True True True 2 True True True False True True 3 True True True True True True 4 True True True True True True 5 True True True True True True 6 True True True True True True 7 True True True True False True 8 True True True True True True 9 True True True True True True 2)缺失值处理 对于缺失数据的处理方式有数据补齐,删除对应行,不处理等方式 2.1 dropna()去除数据结构中值为空的数据行 2.2 fillna()用其他数替代NaN;有的时候直接删除空数据会影响分析结果,可以对数据进行填补 2.3 fillna(method pad)用前一个数据值代替NaN 删除数据为空所对应的行: 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.0 23.0 60 1 2308024244 周怡 66 47.0 47.0 44 3 2308024249 朱浩 65 72.0 62.0 71 4 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 5 2308024201 迟培 60 71.0 76.0 71 6 2308024347 李华 67 61.0 65.0 78 8 2308024326 余皓 66 65.0 61.0 71 9 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 使用数值或者任意字符替代缺失值: 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.0 23.0 60 1 2308024244 周怡 66 47.0 47.0 44 2 2308024251 张波 85 $ 45.0 60 3 2308024249 朱浩 65 72.0 62.0 71 4 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 5 2308024201 迟培 60 71.0 76.0 71 6 2308024347 李华 67 61.0 65.0 78 7 2308024307 陈田 76 69.0 $ 69 8 2308024326 余皓 66 65.0 61.0 71 9 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 用前一个值替换缺失的值: 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.0 23.0 60 1 2308024244 周怡 66 47.0 47.0 44 2 2308024251 张波 85 47.0 45.0 60 3 2308024249 朱浩 65 72.0 62.0 71 4 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 5 2308024201 迟培 60 71.0 76.0 71 6 2308024347 李华 67 61.0 65.0 78 7 2308024307 陈田 76 69.0 65.0 69 8 2308024326 余皓 66 65.0 61.0 71 9 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 用后一个值替换缺失的值 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.0 23.0 60 1 2308024244 周怡 66 47.0 47.0 44 2 2308024251 张波 85 72.0 45.0 60 3 2308024249 朱浩 65 72.0 62.0 71 4 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 5 2308024201 迟培 60 71.0 76.0 71 6 2308024347 李华 67 61.0 65.0 78 7 2308024307 陈田 76 69.0 61.0 69 8 2308024326 余皓 66 65.0 61.0 71 9 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 用平均数或者其它描述性统计量替代NaN 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.000000 23.000000 60 1 2308024244 周怡 66 47.000000 47.000000 44 2 2308024251 张波 85 60.777778 45.000000 60 3 2308024249 朱浩 65 72.000000 62.000000 71 4 2308024219 封印 73 61.000000 47.000000 46 5 2308024201 迟培 60 71.000000 76.000000 71 6 2308024347 李华 67 61.000000 65.000000 78 7 2308024307 陈田 76 69.000000 52.555556 69 8 2308024326 余皓 66 65.000000 61.000000 71 9 2308024219 封印 73 61.000000 47.000000 46 dataFrame.mean()[填补列名:计算均值的列名]可以使用选择列的均值进行缺失值的处理 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.0 23.000000 60 1 2308024244 周怡 66 47.0 47.000000 44 2 2308024251 张波 85 NaN 45.000000 60 3 2308024249 朱浩 65 72.0 62.000000 71 4 2308024219 封印 73 61.0 47.000000 46 5 2308024201 迟培 60 71.0 76.000000 71 6 2308024347 李华 67 61.0 65.000000 78 7 2308024307 陈田 76 69.0 52.555556 69 8 2308024326 余皓 66 65.0 61.000000 71 9 2308024219 封印 73 61.0 47.000000 46 dataFrame.fillna({列名1:值1,列名2:值2}): 可以传入一个字典,对不同的列填充不同的值 学号 姓名 英语 数分 高代 解几 0 2308024241 成龙 76 40.0 23.0 60 1 2308024244 周怡 66 47.0 47.0 44 2 2308024251 张波 85 100.0 45.0 60 3 2308024249 朱浩 65 72.0 62.0 71 4 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 5 2308024201 迟培 60 71.0 76.0 71 6 2308024347 李华 67 61.0 65.0 78 7 2308024307 陈田 76 69.0 0.0 69 8 2308024326 余皓 66 65.0 61.0 71 9 2308024219 封印 73 61.0 47.0 46 使用strip()清除字符串左,右或首尾指定的字符串,默认为空格,中间不清除 age name 0 26 Ben 1 85 John 2 64 Jerry 3 85 John 4 85 John 0 Ben 1 John 2 Jerry 3 John 4 John Name: name, dtype: object 只删除右边的字符n,如果不指定删除的字符串,默认删除空格 0 Ben 1 John 2 Jerry 3 John 4 John Name: name, dtype: object 0 Be 1 John 2 Jerry 3 John 4 Joh Name: name, dtype: object 只删除左边的字符n,如果不指定删除的字符串,默认删除空格 0 Ben 1 John 2 Jerry 3 John 4 John Name: name, dtype: object 0 Ben 1 ohn 2 erry 3 ohn 4 John Name: name, dtype: object Process finished with exit code 0 四: 数据抽取 # -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pd
from pandas import Seriesimport warningsprint(数据抽取:)
extractDataFrame pd.read_excel(r./file/i_nuc.xls, sheet_nameSheet4)
print(extractDataFrame.head())
print(字段抽取是抽取出某列上指定位置的数据做成新的列slice(start,stop)start表示开始位置stop表示结束
)
print()
# 把’电话‘列转换为字符串 astype(str)转换类型 及修改extractDataFrame的列为字符串类型
extractDataFrame[电话] extractDataFrame[电话].astype(str)
print(extractDataFrame)
print(抽取电话号码的前三位,便于判断号码的品牌:)
bands extractDataFrame[电话].str.slice(0, 3)
print(bands)
print()
print(抽取手机号码的中间4位,以判断手机号码的区域:)
print(extractDataFrame[电话].str.slice(3, 7))
print()
print(抽取手机号的后四位:)
print(extractDataFrame[电话].str.slice(7, 11))print()
print(字符串拆分:字符串拆分是指指定的字符sep,拆分已有的字符串。split(sep,n,expandFalse)sep:表示用于分隔字符串的分隔符n表示分割后新增的列数expand表示是否展开为数据库,默认为False返回值: expand是否展开为数据框,默认为False
)dataFrameSeries pd.read_excel(r./file/i_nuc.xls, sheet_nameSheet4)
print(dataFrameSeries)print()
print(现将IP列转换为字符串str,在删除首尾空格)
print(dataFrameSeries[IP].str.strip())
print()
print(按第一个.分成两列,1表示新增的列数)
print(FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of StringMethods.split except for the argument pat will be keyword-only.splitDataFrameSeries dataFrameSeries[IP].str.split(., 1, True)忽略警告
)
warnings.filterwarnings(ignore, categoryFutureWarning) # 忽略警告
splitDataFrameSeries dataFrameSeries[IP].str.split(., 1, True)
print(splitDataFrameSeries)print(给第一列和第二类指定列名称)
splitDataFrameSeries.columns [IPOne, IPTwo]
print(splitDataFrameSeries)print()
print(重置索引)
print(重置索引是指指定某列为索引,以便于对其他数据进行操作dataFrame.set_index(列名)
)
df pd.DataFrame({age: Series([26, 85, 64, 85, 85]),name: Series([Ben, John, Jerry, John, John])}
)
print(df)
# 指定name为索引
dataFrameReIndex df.set_index(name)
print(重置索引后数据结构)
print(dataFrameReIndex)运行效果: D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnalysisDataExtractData.py 数据抽取: 学号 电话 IP 0 2308024241 1.892225e10 221.205.98.55 1 2308024244 1.352226e10 183.184.226.205 2 2308024251 1.342226e10 221.205.98.55 3 2308024249 1.882226e10 222.31.51.200 4 2308024219 1.892225e10 120.207.64.3 字段抽取是抽取出某列上指定位置的数据做成新的列 slice(start,stop) start表示开始位置 stop表示结束 学号 电话 IP 0 2308024241 18922254812.0 221.205.98.55 1 2308024244 13522255003.0 183.184.226.205 2 2308024251 13422259938.0 221.205.98.55 3 2308024249 18822256753.0 222.31.51.200 4 2308024219 18922253721.0 120.207.64.3 5 2308024201 nan 222.31.51.200 6 2308024347 13822254373.0 222.31.59.220 7 2308024307 13322252452.0 221.205.98.55 8 2308024326 18922257681.0 183.184.230.38 9 2308024320 13322252452.0 221.205.98.55 10 2308024342 18922257681.0 183.184.230.38 11 2308024310 19934210999.0 183.184.230.39 12 2308024435 19934210911.0 185.184.230.40 13 2308024432 19934210912.0 183.154.230.41 14 2308024446 19934210913.0 183.184.231.42 15 2308024421 19934210914.0 183.154.230.43 16 2308024433 19934210915.0 173.184.230.44 17 2308024428 19934210916.0 NaN 18 2308024402 19934210917.0 183.184.230.4 19 2308024422 19934210918.0 153.144.230.7 抽取电话号码的前三位,便于判断号码的品牌: 0 189 1 135 2 134 3 188 4 189 5 nan 6 138 7 133 8 189 9 133 10 189 11 199 12 199 13 199 14 199 15 199 16 199 17 199 18 199 19 199 Name: 电话, dtype: object 抽取手机号码的中间4位,以判断手机号码的区域: 0 2225 1 2225 2 2225 3 2225 4 2225 5 6 2225 7 2225 8 2225 9 2225 10 2225 11 3421 12 3421 13 3421 14 3421 15 3421 16 3421 17 3421 18 3421 19 3421 Name: 电话, dtype: object 抽取手机号的后四位: 0 4812 1 5003 2 9938 3 6753 4 3721 5 6 4373 7 2452 8 7681 9 2452 10 7681 11 0999 12 0911 13 0912 14 0913 15 0914 16 0915 17 0916 18 0917 19 0918 Name: 电话, dtype: object 字符串拆分: 字符串拆分是指指定的字符sep,拆分已有的字符串。 split(sep,n,expandFalse) sep:表示用于分隔字符串的分隔符 n表示分割后新增的列数 expand表示是否展开为数据库,默认为False 返回值: expand是否展开为数据框,默认为False 学号 电话 IP 0 2308024241 1.892225e10 221.205.98.55 1 2308024244 1.352226e10 183.184.226.205 2 2308024251 1.342226e10 221.205.98.55 3 2308024249 1.882226e10 222.31.51.200 4 2308024219 1.892225e10 120.207.64.3 5 2308024201 NaN 222.31.51.200 6 2308024347 1.382225e10 222.31.59.220 7 2308024307 1.332225e10 221.205.98.55 8 2308024326 1.892226e10 183.184.230.38 9 2308024320 1.332225e10 221.205.98.55 10 2308024342 1.892226e10 183.184.230.38 11 2308024310 1.993421e10 183.184.230.39 12 2308024435 1.993421e10 185.184.230.40 13 2308024432 1.993421e10 183.154.230.41 14 2308024446 1.993421e10 183.184.231.42 15 2308024421 1.993421e10 183.154.230.43 16 2308024433 1.993421e10 173.184.230.44 17 2308024428 1.993421e10 NaN 18 2308024402 1.993421e10 183.184.230.4 19 2308024422 1.993421e10 153.144.230.7 现将IP列转换为字符串str,在删除首尾空格 0 221.205.98.55 1 183.184.226.205 2 221.205.98.55 3 222.31.51.200 4 120.207.64.3 5 222.31.51.200 6 222.31.59.220 7 221.205.98.55 8 183.184.230.38 9 221.205.98.55 10 183.184.230.38 11 183.184.230.39 12 185.184.230.40 13 183.154.230.41 14 183.184.231.42 15 183.154.230.43 16 173.184.230.44 17 NaN 18 183.184.230.4 19 153.144.230.7 Name: IP, dtype: object 按第一个.分成两列,1表示新增的列数 FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of StringMethods.split except for the argument pat will be keyword-only. splitDataFrameSeries dataFrameSeries[IP].str.split(., 1, True) 忽略警告 0 1 0 221 205.98.55 1 183 184.226.205 2 221 205.98.55 3 222 31.51.200 4 120 207.64.3 5 222 31.51.200 6 222 31.59.220 7 221 205.98.55 8 183 184.230.38 9 221 205.98.55 10 183 184.230.38 11 183 184.230.39 12 185 184.230.40 13 183 154.230.41 14 183 184.231.42 15 183 154.230.43 16 173 184.230.44 17 NaN NaN 18 183 184.230.4 19 153 144.230.7 给第一列和第二类指定列名称 IPOne IPTwo 0 221 205.98.55 1 183 184.226.205 2 221 205.98.55 3 222 31.51.200 4 120 207.64.3 5 222 31.51.200 6 222 31.59.220 7 221 205.98.55 8 183 184.230.38 9 221 205.98.55 10 183 184.230.38 11 183 184.230.39 12 185 184.230.40 13 183 154.230.41 14 183 184.231.42 15 183 154.230.43 16 173 184.230.44 17 NaN NaN 18 183 184.230.4 19 153 144.230.7 重置索引 重置索引是指指定某列为索引,以便于对其他数据进行操作 dataFrame.set_index(列名) age name 0 26 Ben 1 85 John 2 64 Jerry 3 85 John 4 85 John 重置索引后数据结构 age name Ben 26 John 85 Jerry 64 John 85 John 85 Process finished with exit code 0
