李名奎

2020-06-30   阅读量: 1031

数据分析师

python相关知识点分享

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一、创建

在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢?

别忘了,第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd

构造DataFrame最常用的方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一列标题及其对应的列值(此处一定要用列表),这里列的顺序并不重要:

左边是jupyter notebook中dataframe的样子,如果对应到excel中,他就是右边表格的样子,通过改变columns,index和values的值来控制数据。
PS,如果我们在创建时不指定index,系统会自动生成从0开始的索引。
2、 读取
更多时候,我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作,这里介绍两种非常接近的读取方式,一种是CSV格式的文件,一种是EXCEL格式(.xlsx和xls后缀)的文件。

读取csv文件:

engine是使用的分析引擎,读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取Excel文件,则是一样的味道:

非常easy,其实read_csv和read_excel还有一些参数,比如header、sep、names等,大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的,更多情况是直接读取。
3、存储
存储起来一样非常简单粗暴且相似:



04 快速认识数据

这里以我们的案例数据为例,迅速熟悉查看N行,数据格式概览以及基础统计数据。
1、查看数据,掐头看尾
很多时候我们想要对数据内容做一个总览,用df.head()函数直接可以查看默认的前5行,与之对应,df.tail()就可以查看数据尾部的5行数据,这两个参数内可以传入一个数值来控制查看的行数,例如df.head(10)表示查看前10行数据。

2、 格式查看
df.info()帮助我们一步摸清各列数据的类型,以及缺失情况:

从上面直接可以知道数据集的行列数,数据集的大小,每一列的数据类型,以及有多少条非空数据。
3、统计信息概览
快速计算数值型数据的关键统计指标,像平均数、中位数、标准差等等。

我们本来有5列数据,为什么返回结果只有两列?那是因为这个操作只针对数值型的列。其中count是统计每一列的有多少个非空数值,mean、std、min、max对应的分别是该列的均值、标准差、平均值和最大值,25%、50%、75%对应的则是分位数。
05 列的基本处理方式
这里,我们采用SQL四大法宝的逻辑来简单梳理针对列的基本处理方式——增、删、选、改。
温馨提示:使用Pandas时,尽量避免用行或者EXCEL操作单元格的思维来处理数据,要逐渐养成一种列向思维,每一列是同宗同源,处理起来是嗖嗖的快。

1、增
增加一列,用df['新列名'] = 新列值的形式,在原数据基础上赋值即可:

2、删:
我们用drop函数制定删除对应的列,axis = 1表示针对列的操作,inplace为True,则直接在源数据上进行修改,否则源数据会保持原样。

3、选:
想要选取某一列怎么办?df['列名']即可:

选取多列呢?需要用列表来传递:df[['第一列','第二列','第三列'..]]

4、 改:
好事多磨,复杂的针对特定条件和行列的筛选、修改,放在后面结合案例细讲,这里只讲一下最简单的更改:df['旧列名'] = 某个值或者某列值,就完成了对原列数值的修改。
06 常用数据类型及操作
1、字符串
字符串类型是最常用的格式之一了,Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样,唯一不同的是需要在操作前加上".str"。
小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型的列都返回的是object格式,和str类型深层机制上的区别就不展开了,在常规实际应用中,我们可以先理解为object对应的就是str格式,int64对应的就是int格式,float64对应的就是float格式即可。
在案例数据中,我们发现来源明细那一列,可能是系统导出的历史遗留问题,每一个字符串前面都有一个“-”符号,又丑又无用,所以把他给拿掉:

一般来说清洗之后的列是要替换掉原来列的:

2、 数值型
数值型数据,常见的操作是计算,分为与单个值的运算,长度相等列的运算。
以案例数据为例,源数据访客数我们是知道的,现在想把所有渠道的访客都加上10000,怎么操作呢?


只需要选中访客数所在列,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值的其他运算(减乘除)也是如此。
列之间的运算语句也非常简洁。源数据是包含了访客数、转化率和客单价,而实际工作中我们对每个渠道贡献的销售额更感兴趣。(销售额 = 访客数 X 转化率 X 客单价)
对应操作语句:df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']
但为什么疯狂报错?
导致报错的原因,是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型,我们需要先拿掉百分号,再将这一列转化为浮点型数据:


要注意的是,这样操作,把9.98%变成了9.98,所以我们还需要让支付转化率除以100,来还原百分数的真实数值:



然后,再用三个指标相乘计算销售额:



3、时间类型
PANDAS中时间序列相关的水非常深,这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解,对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料,深入了解。
以案例数据为例,我们这些渠道数据,是在2019年8月2日提取的,后面可能涉及到其他日期的渠道数据,所以需要加一列时间予以区分,在EXCEL中常用的时间格式是'2019-8-3'或者'2019/8/3',我们用PANDAS来实现一下:


在实际业务中,一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式,这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列,然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式:


转换成时间格式(这里是datetime64)之后,我们可以用处理时间的思路高效处理这些数据,比如,我现在想知道提取数据这一天离年末还有多少天('2019-12-31'),直接做减法(该函数接受时间格式的字符串序列,也接受单个字符串):



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