【Python 数据分析学习】Pandas的基础和应用（2）

Code哈哈笑2024-09-15 11:18

题目

  • [1 数据运算与分析](#1 数据运算与分析)
    • [1.1 算数和比较运算](#1.1 算数和比较运算)
      • [1.1.1 算数运算](#1.1.1 算数运算)
      • [1.1.2 比较运算](#1.1.2 比较运算)
    • [1.2 数据排列](#1.2 数据排列)
    • [1.3 统计分析](#1.3 统计分析)
      • [1.3.1 基本的统计分析函数](#1.3.1 基本的统计分析函数)
      • [1.3.2 特殊的统计分析函数](#1.3.2 特殊的统计分析函数)
      • [1.3.3 检查和处理空值](#1.3.3 检查和处理空值)
    • [1.4 分组与聚合](#1.4 分组与聚合)
      • [1.4.1 数据分组](#1.4.1 数据分组)
      • [1.4.2 数据聚合](#1.4.2 数据聚合)
    • [1.5 透视交叉表](#1.5 透视交叉表)
      • [1.5.1 透视表](#1.5.1 透视表)
      • [1.5.2 交叉表](#1.5.2 交叉表)
  • [2 实战演练](#2 实战演练)
    • [2.1 实战 1](#2.1 实战 1)

1 数据运算与分析

1.1 算数和比较运算

1.1.1 算数运算

Pandas为Series和DataFrame提供了许多算术运算 的方法，算术规则是根据行列索引补齐后进行运算，运算结果默认为浮点型，补齐时缺项填充为NaN。

四则运算时：返回一个新的对象，也可以采用相关方法，实现相似的效果，分别是：

.add(d,**argws)

.sub(d,**argws)

.mul(d,**argws)

.div(d,**argws)

  1. 四则运算：索引一样且都为整型。

代码演示：

python 复制代码 
df1 = pd.DataFrame([np.arange(0,4),np.arange(1,5),np.arange(2,6)])
df2 = pd.DataFrame([np.arange(1,5),np.arange(0,4),np.arange(3,7)])
print("df1:\n",df1)
print("df2:\n",df2)
print("df1+df2:\n",df1+df2)
  1. 四则运算：索引不一样

代码演示：

python 复制代码 
df1 = pd.DataFrame([np.arange(0,4),np.arange(1,5),np.arange(2,6),np.arange(2,6)])
df2 = pd.DataFrame([np.arange(1,5),np.arange(0,4),np.arange(3,7)])
print("df1:\n",df1)
print("df2:\n",df2)
print("df1+df2:\n",df1+df2)
  1. 四则运算，运算DataFrame中的指定的列

代码演示：

python 复制代码 
df1  = pd.DataFrame(data = {"score": [80,70,60,50], "name1": ["小明", "小红", "小刚", "小华"]})
df2  = pd.DataFrame(data = {"score": [70,60,50,40], "name2": ["李明", "李华", "张兵", "王军"]})
print("df1:\n",df1)
print("df2:\n",df2)
print('df1["score"] - df2["score"]:\n',df1["score"] - df2["score"])

1.1.2 比较运算

比较运算：只能比较相同索引的元素，而且不进行补齐操作，返回一个布尔型的对象。常见的比较运算有：'>'，'<'，'>='，'<='，'=='，'!='等。

  1. 索引一样，比较全部
    代码演示：
python 复制代码 
df1 = pd.DataFrame([np.arange(0,4),np.arange(1,5),np.arange(2,6)])
df2 = pd.DataFrame([np.arange(1,5),np.arange(0,4),np.arange(3,7)])
print("df1:\n",df1)
print("df2:\n",df2)
print("df1>df2:\n",df1>df2)
  1. 索引一样，比较DataFrame中指定的列

代码演示：

python 复制代码 
df1  = pd.DataFrame(data = {"score": [80,70,60,50], "name1": ["小明", "小红", "小刚", "小华"]})
df2  = pd.DataFrame(data = {"score": [70,60,50,40], "name2": ["李明", "李华", "张兵", "王军"]})

print(df1["score"]>df2["score"])

1.2 数据排列

Pandas提供了数据排序的方法，既可以依据行列 的索引排序，也可以依据指定行列索引的数据排序。排序主要利用的方法是sort_index()和sort_values()。

  1. 依据索引排序 ：采用sort_index(axis=[0,1],ascending=True)方法。通过设置参数axis 实现对行索引和列索引的排序，一般默认升序。
    当axis=1时，实现对列索引的排序；
    当axis=0时，实现对行索引的排序。

代码演示：

python 复制代码 
arr = np.arange(12).reshape(3,4)
df = pd.DataFrame(data=arr, index = ["a",'b','c'], columns= ["a","b","c","d"])
df.sort_index(axis = 1) #列排序
print("df.sort_index(axis = 1):\n", df)
  1. 依据数值排序：使用的方法是sort_values(by,axis=0,ascending=True)，其中默认升序，by是axis轴上的某个索引或者索引列表。此外，若含有空值时，统一排序到末尾。

代码演示：

python 复制代码 
df1  = pd.DataFrame(data = {"score": [80,70,60,50], "name1": ["小明", "小红", "小刚", "小华"]})
df2  = pd.DataFrame(data = {"score": [70,60,50,40], "name2": ["李明", "李华", "张兵", "王军"]})

df = df1.sort_values(by = "score",ascending = False)
print("score这一列排序，降序：\n",df)

1.3 统计分析

1.3.1 基本的统计分析函数

Pandas提供的Series和DataFrame两种数组类型还支持各种统计分析的操作。基本的统计分析函数一般均适用于以上两种数据类型。常见的基本统计函数如下表。

  1. **describe()**方法返回的结果包括各列的元素个数、均值、标准差、最小值、四分之一分位点、中位数、四分之三分位点和最大值。

代码演示：

python 复制代码 
df1  = pd.DataFrame(data = {"score": [80,70,60,50], "name": ["小明", "小红", "小刚", "小华"]})
df2  = pd.DataFrame(data = {"score": [70,60,50,40], "name": ["李明", "李华", "张兵", "王军"]})

#合并
df = pd.concat([df1, df2])
print(df)
#单独打印最大值
print("score 的最大值：",df["score"].sum())

#针对各列的统计汇总
print("针对各列的统计汇总: \n",df.describe())
  1. **corr()**方法可以返回数值列或指定两个数值列之间的相关系数。

代码演示：

python 复制代码 
df1  = pd.DataFrame(data = {"score1": [80,70,60,50],"score2": [70,90,50,40], "name": ["小明", "小红", "小刚", "小华"]})
df2  = pd.DataFrame(data = {"score1": [70,60,50,40], "score2": [80,70,90,50],"name": ["李明", "李华", "张兵", "王军"]})

#合并
df = pd.concat([df1,df2])
#使用corr函数
print("corr函数：\n",df["score1"].corr(df["score2"]))

1.3.2 特殊的统计分析函数

对于Pandas数据，由于其类似表格的特性，还支持许多累计统计的分析，为数据分析提供了很大的方便，也成Pandas的一大优势。常见的累计统计分析函数如下表。

  1. .cumsum()和.cumprod()函数分别返回一个DataFrame，除第一数据外，其余行是前几行（包括本行）数据累加/积的结果。本例中，df.cumsum()和df.cumprod()的结果如下：
python 复制代码 
arr = np.arange(12).reshape(4,3)
df = pd.DataFrame(data = arr)
print(df)
print("")
print("df.cumsum():\n",df.cumsum())
print("")
print("df.cumprod():\n",df.cumprod())
  1. .cummax()和.cummin()函数分别返回一个DataFrame，返回值分别为对应列上前几行数据的最大值和最小值。本例中，df.cummax()和df.cummin()的结果如下：

代码演示：

python 复制代码 
arr = np.arange(12).reshape(4,3)
df = pd.DataFrame(data = arr)
print(df)
print("")
##最大值
print("df.cummax():\n",df.cummax())
print("")

#最小值
print("df.cummin():\n",df.cummin())
  1. 此外，Pandas在统计操作中，还支持滚动计算，利用的函数主要是.rollong(w).sum()等类似函数，其中，w主要是指参与运算的元素数量，其返回值是一个DataFrame，缺失值以NaN补全，df.rolling(2).sum()的结果下：

代码演示：

python 复制代码 
arr = np.arange(12).reshape(4,3)
df = pd.DataFrame(data = arr)
print(df)
print("")
print(df.rolling(2).sum())

1.3.3 检查和处理空值

  1. 要检查Pandas DataFrame中是否存在空值，你可以使用 .isnull() 方法结合 .sum() 方法来统计每一列中的空值数量。这里有一个步骤说明如何操作：
    （1）使用.isnull()方法来创建一个布尔DataFrame，其中True表示缺失值，False表示非缺失值。
    （2）对于每个列，使用.sum()方法来计算有多少个True（即缺失值的数量）。
    （3）如果想检查整个DataFrame是否有任何缺失值，可以检查.isnull().sum().sum()的结果是否大于零。

代码演示：

python 复制代码 
data = {
    "name":["小李","小红","小明","小刚"],
    "age":[18,None,18,20],
    "class":[None,2,None,3]
}
#创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print(".isnull(), 以表格形式打印空值 ：\n",df.isnull())
print(".isnull().sum() 统计每行的空值的个数:\n", df.isnull().sum())
print(".isnull().sum().sum() 统计全部的空值的个数:\n", df.isnull().sum().sum())
  1. （1）你可以选择用一个固定的值来填充所有的空值，比如0或者某个特定的字符串。
    （2）ffill (前向填充) 或者 bfill (后向填充) 可以用来用前一个或后一个有效值来填充空值。
    （3）可以用某一列的平均值、中位数或众数来填充空值。

代码演示：

python 复制代码 
data = {
    "name":["小李","小红","小明","小刚"],
    "age":[18,None,18,20],
    "class":[None,2,None,3]
}
#创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# df1 = df.fillna(0,inplace=True) #这里的inplace参数会直接改变原df的值
df1 = df.fillna(0)
print(".fillna(0), 把全部空值填为0：\n" ,df1)
df2 = df.ffill()
print("ffill(), 用前一行对应的数值填充：\n",df2)

1.4 分组与聚合

1.4.1 数据分组

可以使用groupby()根据索引或字段对数据进行分组，具体的用法如下所示：
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=<no_default>, observed=False, dropna=True)

说明如下：

groupby分组后的结果不再是DataFrame类型，而是一个DataFrameGroupBy对象。可以按单列分组，也可以同时按多个列进行分组，如df.groupby(["A", "B"])表示按A和B两列进行分组。

代码演示：

python 复制代码 
data = {'A':["数学", "语文","数学", "英语","数学", "语文","英语"],
        'B':[2001,2003,2005,2003,2001,2005,2004],
        'C':np.arange(7,14)}
df = pd.DataFrame(data = data)
A_group = df.groupby("A")
print(type(A_group))

1.4.2 数据聚合

分组后的结果不能直接查看，可以使用聚合运算对分组后数据进行计算，并查看可聚合计算后的结果，常用的数据聚合方法如下表所示：

单个分组，代码演示：

python 复制代码 
data = {'A':["数学", "语文","数学", "英语","数学", "语文","英语"],
        'B':[2001,2003,2005,2003,2001,2005,2004],
        'C':np.arange(7,14)}
df = pd.DataFrame(data = data)
## 把A分组
A_group = df.groupby("A")
print("使用A的分组, A_group.sum():\n",A_group.count())
## 把B分组
B_group = df.groupby("B")
print("使用B的分组, B_group.sum():\n",B_group.count())

同时多个分组，代码演示：

python 复制代码 
data = {'A':["数学", "语文","数学", "英语","数学", "语文","英语"],
        'B':[2001,2003,2005,2003,2001,2005,2004],
        'C':np.arange(7,14)}
df = pd.DataFrame(data = data)
## 把A和B同时分组
AB_group = df.groupby(["A","B"])
print("使用AB的分组, AB_group.sum():\n",AB_group.count())

1.5 透视交叉表

1.5.1 透视表

数据透视表是常用的数据分析工具之一，它可以根据一个或多个指定的维度对数据进行聚合。在python中可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表。pandas.pivot_table函数包含5个主要参数及其他可选参数，如下所示：
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True)

说明如下：

这里我们用df. pivot_table()演示：

  1. 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级。假设我们想得到每个班级的最高分和平均分

代码演示：

python 复制代码 
## 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级
data = {
        "score":[93,95,92,91,96,98],
        "name":["小明","小华","小红","小东","小刚","小强"],
        "class":[3,2,1,1,2,1],
}

#sort_values("score",ascending = False) 把分数按降序排序
#reset_index(drop = True)  把索引设置为0可是的升序
df = pd.DataFrame(data= data).sort_values("score",ascending = False).reset_index(drop = True)
print(df)

#班级作为行进行聚合，列为score，aggafun默认是平均值: 打印每班级的平均值
p1 = df.pivot_table(["score"],index = ["class"])
print('班级作为行进行聚合，列为score，aggafun默认是平均值:\n',p1)

#班级作为行进行聚合，列为score，aggafun= max: 打印每班级的最大值
p2 = df.pivot_table(["score"],index = ["class"],aggfunc = "max")
print('班级作为行进行聚合，列为score，aggafun= max:\n',p2)
  1. 假设我们想得到每个班级的人和分数，可以设置 班级 和 姓名 为行索引

代码演示：

python 复制代码 
## 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级
data = {
        "score":[93,95,92,91,96,98],
        "name":["小明","小华","小红","小东","小刚","小强"],
        "class":[3,2,1,1,2,1],
}

# sort_values("score1",ascending = False) 把分数按降序排序
# reset_index(drop = True)  把索引设置为0可是的升序
df = pd.DataFrame(data= data).sort_values("score",ascending = False).reset_index(drop = True)
print(df)

#班级和姓名作为行进行聚合，列为score，aggafun默认: 打每班级各个人集合在一起，并打印每人的成绩
p2 = df.pivot_table(["score"],index = ["class","name"])
print('班级和姓名作为行进行聚合，列为score，aggafun默认:\n',p2)
  1. 同时设置对列的操作，这里设置对score求最大值和平均值。

代码演示：

python 复制代码 
## 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级
data = {
        "score1":[93,95,92,91,96,98],
        "score2":[93,9,92,91,96,98],
        "name":["小明","小华","小红","小东","小刚","小强"],
        "class":[3,2,1,1,2,1],
}

#sort_values("score1",ascending = False) 把分数按降序排序
#reset_index(drop = True)  把索引设置为0可是的升序
df = pd.DataFrame(data= data).sort_values("score1",ascending = False).reset_index(drop = True)
print(df)

# #班级作为行进行聚合，列为score，aggafun= {"score1": "max","score2": "mean"}: 同时打印每班级的最大值和平均值
p3 = df.pivot_table(["score1","score2"],index = ["class"],aggfunc ={"score1": "max","score2": "mean"})
print('班级作为行进行聚合，列为score，aggafun={"score1": "max","score": "mean"}:\n',p3)

1.5.2 交叉表

交叉表是一种特殊的透视表，主要用于计算分组频率。pandas. crosstab 函数可以用于制作交叉表，该函数的参数和使用格式如下。
pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)

  1. 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级。在每个班级中各个分数段有多少人

代码演示：

python 复制代码 
## 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级
data = {
        "score":[93,95,92,91,95,98],
        "name":["小明","小华","小红","小东","小刚","小强"],
        "class":[3,2,1,1,2,1],
}

# sort_values("score1",ascending = False) 把分数按降序排序
# reset_index(drop = True)  把索引设置为0可是的升序
df = pd.DataFrame(data= data).sort_values("score",ascending = False).reset_index(drop = True)
print(df)
print("")
# 在每个班级中各个分数段有多少人
p = pd.crosstab(index = df["class"], columns =df["score"])
print("在每个班级中各个分数段有多少人:\n",p)
  1. 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级。在每个班级中各个分数段有多少人，可以使用normalize参数对频率表进行规范化，以显示百分比，而不是计数。另外，还可以将margins参数设置为True，则可以打开汇总(Total)功能。

代码演示：

python 复制代码 
## 设置一个学校成绩表，里面包含了每人的成绩和班级
data = {
        "score":[93,95,92,91,95,98],
        "name":["小明","小华","小红","小东","小刚","小强"],
        "class":[3,2,1,1,2,1],
}

# sort_values("score1",ascending = False) 把分数按降序排序
# reset_index(drop = True)  把索引设置为0可是的升序
df = pd.DataFrame(data= data).sort_values("score",ascending = False).reset_index(drop = True)
print(df)
print("")
# 在每个班级中各个分数段占的百分比
p = pd.crosstab(index = df["class"], columns =df["score"],normalize = True, margins = True)
print("normalize = True,margins = True;在每个班级中各个分数段有多少人:\n",p)

2 实战演练

2.1 实战 1

  1. 先生成一个数据存入文件

代码演示：

python 复制代码 
# 设置随机种子以保证结果可复现
np.random.seed(0)

# 定义数据列和行数
columns = ['ID', 'Name', 'Age', 'Height', 'City']
n_rows = 1000  # 假设我们想要生成1000行数据

# 生成一些示例数据
data = {
    'ID': range(1, n_rows + 1),
    'Name': [f'Person_{i}' for i in range(n_rows)], #把人名设置为 Person_**  的形式
    'Age': np.random.randint(18, 60, size=n_rows), #创建年龄，size参数设置数组元素个数
    'Height': np.random.randint(170, 191, size= n_rows),  # 身高170-190, size参数设置数组元素个数
    'City': np.random.choice(['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen'],size=n_rows) # 随机城市已被限定
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

#DataFrame对象存入文本文件
df.to_csv("test_1.txt", index = False)
print("存入成功")
  1. 从文件读取数据

代码演示：

python 复制代码 
##读取数据
df = pd.read_csv("D:/Python_Pycharm/Code/Python_Code/论文_1/数据分析资料包/test_1.txt")
print("读取成功")
print(df)
  1. 检查数据是否有空值
    代码演示：
python 复制代码 
#检查数据共有多少空值
print("数据的空值个数:", df.isnull().sum().sum())
  1. 查找身高的最大值和最小值的个人信息

代码演示：

python 复制代码 
# 找出身高最大值和最小值
Height_max = df["Height"].max()
Height_min = df["Height"].min()

# 提取所有身高最大值的行
#根据身高列的最大值和最小值筛选出满足条件的所有行记录。
Height_max_rows = df[df["Height"]==Height_max ]
Height_min_rows = df[df["Height"]==Height_min ]

print("所有身高最大值的行：\n",Height_max_rows)
print("所有身高最小值的行：\n",Height_min_rows)


  1. 得到最大值和最小值的总数

代码演示：

python 复制代码 
# 找出身高最大值和最小值
Height_max = df["Height"].max()
Height_min = df["Height"].min()

# 使用了布尔索引 (df['Height'] == max_height) 来生成一个布尔Series,对该Series求和
Height_max_sum = (df["Height"]== Height_max).sum()
Height_min_sum = (df["Height"]== Height_min).sum()

print("身高最大值的总数：", Height_max_sum)
print("身高最小值的总数：", Height_min_sum)
  1. 把数据以升高为参照排序

代码演示：

python 复制代码 
# 把数据以身高为参照

#降序
sort1 = df["Height"].sort_values(ascending = False)
print("把数据以身高为参照，排降序:\n",sort1)

#升序
#sort2 = df["Height"].sort_values(ascending = True)
sort2 = df["Height"].sort_values() # 参数默认为ascending = True
print("把数据以身高为参照，排升序:\n",sort2)
  1. 聚合地区可以查看每个地区的人数；聚合身高可以查看每个身高的人数

代码演示：

python 复制代码 
## 1.4 聚合地区可以查看每个地区的人数；聚合身高可以查看每个身高的人数

region1 = df.groupby("City")
print("集合地区，查看每个地区的人数：\n",region1.count())

region2 = df.groupby("Height")
print("聚合身高，可以查看每个身高的人数：\n",region2.count())


  1. 透视表

代码演示：

python 复制代码 
# index = ["City"] 城市设置为索引
# values = ["Height","Age"]  身高和年龄设为列组
# aggfunc = "mean"  把身高和年龄的聚合设置为平均数

pivot_tab = df.pivot_table(values = ["Height","Age"], index = ["City"], aggfunc = "mean")
print("透视表：\n", pivot_tab)
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