数据分析学习笔记(一)

载入数据
任务一：导入numpy和pandas

import numpy as np
import pandas as pd

任务二：载入数据
法一：

df = pd.read_csv('(t)train.csv')
df.head()

法二：

df = pd.read_csv('/Users/lenovo/Desktop/college/kaggle/data/泰坦尼克/(t)train.csv')
df.head()

输出结果与法一相同

思考：pd.read_csv()和pd.read_table()的不同

df = pd.read_table('(t)train.csv')
df.head()

这是因为read_csv的默认分隔符为逗号，read_table的默认分隔符为制表符（“t”），若想要read_table 与read_csv的输出结果一样，可将代码改为以下形式：

df = pd.read_table('(t)train.csv',sep=',')
df.head()

任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取
什么是逐块读取？
逐块读取是将数据分成若干块，每一块有chunksize行

chunker=pd.read_csv('(t)train.csv',chunksize=1000)
chunker

任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]

df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0)
df.head()

初步观察
任务一：查看数据的基本信息

df.info()
def missing_value_summary(dataframe):
    return dataframe.isna().sum() / dataframe.shape[0] * 100  ##查询缺失值的百分比
print（missing_value_summary(df))

任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据

df.head(10)
df.tail(15)

任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False

df.isnull()

保存数据
任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv

df.to_csv('train_chinese.csv')

查看DataFrame数据的每列的名称

df.columns

将[‘PassengerId’,‘Name’,‘Age’,‘Ticket’]这几个列元素隐藏，只观察其他几个列元素

df.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'],axis=1).head(3)

drop与del函数的区别：
delete函数删除指定列，改变DataFrame的存储空间
drop函数在丢弃指定项时返回的是视图，并不会改变DataFrame本身的存储空间

筛选重要信息
我们以"Age"为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息。

df[df['Age']<10]

以"Age"为条件，将年龄在10岁以上和50岁以下的乘客信息显示出来，并将这个数据命名为midage

midage = df[(df["Age"]>10)& (df["Age"]<50)]
midage.head(3)

pandas中的交集：年龄在10岁以上和50岁以下
(df[“Age”]>10)& (df[“Age”]<50)
pandas中的并集：年龄在10岁以上或50岁以下
(df[“Age”]>10) | (df[“Age”]<50)

将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数据显示出来

midage = midage.reset_index(drop=True)
midage.head(3)

**reset_index 函数作用：**重置索引或其level,当数据帧具有多重索引时，此方法可以删除一个或多个level

midage.loc[[100],['Pclass','Sex']]

若先前不用reset_index函数，第100行的Pclass的值为3

使用loc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来

midage.loc[[100,105,108],['Pclass','Name','Sex']] 

使用iloc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来

对比iloc和loc的异同
区别：iloc是按照行索引所在的位置来选取数据，参数只能是整数。 而loc是按照索引名称来选取数据，参数类型依索引类型而定

参考：
[1]https://blog.csdn.net/dongfangzhixi/article/details/98080982
[2]https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/86539966
[3]www.cnblogs.com/datasnail/archive/2018/10/08/9757081.html

最后

以上就是狂野大山为你收集整理的数据分析学习笔记(一)的全部内容，希望文章能够帮你解决数据分析学习笔记(一)所遇到的程序开发问题。

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