使用Python进行数据分析

痛定思痛。 2022-07-11 04:28 330阅读 0赞

[Python数据分析入门][Python]

如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：

*  1.数据导入：导入本地的或者web端的CSV文件
 *  2.数据变换
 *  3.数据统计描述
 *  4.假设检验：单样本t检验
 *  5.可视化
 *  6.创建自定义函数

### 一、数据导入 ###

通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下：

import pandas as pd
    
    # Reading data locally
    df = pd.read_csv('/data/level-3/stock-29565050.csv')
    
    # Reading data from web
    data_url = "https://github.com/Mrzhangjwei"
    df = pd.read_csv(data_url)

为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。其中的read\_csv函数能够读取本地和web数据。

### 二、数据变换 ###

既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据：

![这里写图片描述][SouthEast]

上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前5行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后5行。Python中默认打印是5行。在Python中就是df.head(n = 10)，打印前10行数据。

在Python中，我们则使用columns和index属性来提取，如下：

# Extracting column names
    print df.columns
    
    # OUTPUT
    Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')
    
    # Extracting row names or the index
    print df.index
    
    # OUTPUT
    Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78], dtype='int64')

数据转置使用T方法，

# Transpose data
    print df.T
    
    # OUTPUT
                0      1     2      3     4      5     6      7     8      9   
    Abra      1243   4158  1787  17152  1266   5576   927  21540  1039   5424   
    Apayao    2934   9235  1922  14501  2385   7452  1099  17038  1382  10588   
    Benguet    148   4287  1955   3536  2530    771  2796   2463  2592   1064   
    Ifugao    3300   8063  1074  19607  3315  13134  5134  14226  6842  13828   
    Kalinga  10553  35257  4544  31687  8520  28252  3106  36238  4973  40140   
    
             ...       69     70     71     72     73     74     75     76     77  
    Abra     ...    12763   2470  59094   6209  13316   2505  60303   6311  13345   
    Apayao   ...    37625  19532  35126   6335  38613  20878  40065   6756  38902   
    Benguet  ...     2354   4045   5987   3530   2585   3519   7062   3561   2583   
    Ifugao   ...     9838  17125  18940  15560   7746  19737  19422  15910  11096   
    Kalinga  ...    65782  15279  52437  24385  66148  16513  61808  23349  68663   
    
                78  
    Abra      2623  
    Apayao   18264  
    Benguet   3745  
    Ifugao   16787  
    Kalinga  16900

其他变换，例如排序就是用sort属性。现在我们提取特定的某列数据。Python中，可以使用iloc或者ix属性。但是我更喜欢用ix，因为它更稳定一些。假设我们需数据第一列的前5行，我们有：

print df.ix[:, 0].head()
    
    # OUTPUT
    0     1243
    1     4158
    2     1787
    3    17152
    4     1266
    Name: Abra, dtype: int64

顺便提一下，Python的索引是从0开始而非1。为了取出从11到20行的前3列数据，我们有：

print df.ix[10:20, 0:3]
    
    # OUTPUT
        Abra  Apayao  Benguet
    10    981    1311     2560
    11  27366   15093     3039
    12   1100    1701     2382
    13   7212   11001     1088
    14   1048    1427     2847
    15  25679   15661     2942
    16   1055    2191     2119
    17   5437    6461      734
    18   1029    1183     2302
    19  23710   12222     2598
    20   1091    2343     2654

上述命令相当于df.ix\[10:20, \[‘Abra’, ‘Apayao’, ‘Benguet’\]\]。

为了舍弃数据中的列，这里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我们使用drop属性，如下：

print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()
    
    # OUTPUT
        Abra  Ifugao  Kalinga
    0   1243    3300    10553
    1   4158    8063    35257
    2   1787    1074     4544
    3  17152   19607    31687
    4   1266    3315     8520

axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行。如果axis等于0，那么就舍弃行。

### 三、统计描述 ###

下一步就是通过describe属性，对数据的统计特性进行描述：

print df.describe()
    
    # OUTPUT
                   Abra        Apayao      Benguet        Ifugao       Kalinga
    count     79.000000     79.000000    79.000000     79.000000     79.000000
    mean   12874.379747  16860.645570  3237.392405  12414.620253  30446.417722
    std    16746.466945  15448.153794  1588.536429   5034.282019  22245.707692
    min      927.000000    401.000000   148.000000   1074.000000   2346.000000
    25%     1524.000000   3435.500000  2328.000000   8205.000000   8601.500000
    50%     5790.000000  10588.000000  3202.000000  13044.000000  24494.000000
    75%    13330.500000  33289.000000  3918.500000  16099.500000  52510.500000
    max    60303.000000  54625.000000  8813.000000  21031.000000  68663.000000

[Python]: http://python.jobbole.com/81133/
[SouthEast]: /images/20220711/85fa9bda495d48f686946bdcf19e6c6f.png