Python数据分析学习笔记（一）

来自bit.ly的1.usa.gov数据：

1.JSON数据：JavaScript Object Notation,一种轻量级的数据交换模式

入门的话推荐RUNOOB.COM的JSON教程，可以查看在线实例

2.分析文件

使用EditPluse打开发现一共3560条数据，每条数据的格式如图：

这是我使用EditpPlus查看出来的数据，那么怎么把它变换成Python中我们熟悉的字典格式呢？

Python中有许多内置或者第三方库可以将JSON字符串转化成字典对象，这里我们使用json模块对数据进行分析：

注意：

json字符串转化为字典有两种方法：json.load和 json.loads

json.load：接收的参数是文件对象，如open方法返回的对象

json.loads：接收json字符串

这句话的意思是：打开路径，读取路径中的每一行，将每一行的json字符串转化为字典对象，然后将这些字典保存在records数组里

3.分析数据

（1）数据中最常出现的时区是哪一个 'tz'字段

由于并不是每一行的数据都有时区字段，所以提取字段时要对每行数据进行判断

发现一共有3440行数据中有'tz'字段，我们得到并保存在了time_zones列表中

接下来使用pandas对时区进行计数

DataFrame将数据表示为一个表格

可以查看到表格的行数和列数

frame['tz']返回的Series方法有一个 value_counnts 方法，该方法可以统计出't'列的不同时区出现的次数，正好可以让我们得到我们所需要的信息

这里先取了十个时区出现的次数看一下

4.绘制统计图

使用 matplotlib生成图片

注意：1.3560条数据中只有3440条有‘tz’字段，而我们做统计图的时候这3560条是要全部包括的

  2.有的数据有‘tz’字段，但却没有值，这种数据我们也要考虑在内

解决办法：

1.对于没有‘tz’字段的数据，使用fillna函数替换缺失值 “Missing”

2.有字段没值（只有空字符串）的可以通过布尔型数组索引加以替换成“Unknow”

可以发现 没有时区字段的和有时区字段没值的数据都统计了出来，做到这一步就可以画图了

得到的图像如图：

最后

以上就是甜甜嚓茶为你收集整理的Python数据分析学习笔记（一）的全部内容，希望文章能够帮你解决Python数据分析学习笔记（一）所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。