python学习——pandas统计分析基础

「爱情、让人受尽委屈。」 2024-03-16 21:54 90阅读 0赞

#### 目录 ####

*  pandas统计分析基础
 *  1. Series数据
 *  2.文件读取
 *   *  csv文件
     *  Excel文件
 *  3.DataFrame
 *   *  连接数据库
     *  读取数据库
     *  存入数据库
     *  DataFrame的属性
     *  访问DataFrame中的数据
     *  【实例1】info详细信息和describe描述统计分析
     *  【实例2】 排序
     *  【实例3】 布尔索引，条件索引
     *  【案例】修改数据
 *  3.描述分析DataFrame
 *   *  【实例】获取最大值位置
     *  【实例】字符串分割，转换成列表，电影数据

--------------------

## pandas统计分析基础 ##

# 设置显示的最大列、宽等参数，消掉打印不完全中间的省略号
    # pd.set_option('display.max_columns', 1000)
    pd.set_option('display.width', 1000)#加了这一行那表格的一行就不会分段出现了
    # pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)
    # pd.set_option('display.height', 1000)
    #显示所有列
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    #显示所有行
    pd.set_option('display.max_rows', None)

1.  Series 一维，带标签数组
2.  DataFrame 二维，Series容器

## 1. Series数据 ##

![在这里插入图片描述][0cecd80dfafc45f597ae9837802fae89.png]![在这里插入图片描述][b4f7943fc8224f67ac62bc5b41987e7c.png]

![在这里插入图片描述][4a7776d0ca8147379d4caeab7630f391.png]  
![在这里插入图片描述][d3ff0a2b80fd47a1b33943141ce9ac3b.png]  
![在这里插入图片描述][25a6e14bcff94b348d1c64d982c76eee.png]

## 2.文件读取 ##

> read\_table已弃用，请改用read\_csv

### csv文件 ###

> CSV:Comma-Separated Value,逗号分隔值文件  
> 显示：表格状态  
> 源文件：换行和逗号分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录  
> 由于csv便于展示,读取和写入,所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据,为了方便教学,我们会经常操作csv格式的文件,但是操作数据库中的数据也是很容易的实现的

order=pd.read_csv('F:\python\meal_order_info.csv',sep = ',',encoding = 'gbk')
    #encoding为文件编码格式，UTF-8,UTF-16,GBK,GB2312,GB18030
    order.to_csv('F:\python\meal_o.csv',sep = ';',index = False)

import pandas as pd
    df=pd.read_csv("./dogNames2.csv")#同一目录下
    print(df)

### Excel文件 ###

user = pd.read_excel('users.xlsx')## 读取user.xlsx文件
    user.to_excel('F:\python\pd.xlsx')##存excel文件

import pandas as pd
    userInfo = pd.read_excel('users.xlsx',sheet_name = 'users1')#文件路径直接为名字
    print('客户信息表的长度为：',len(userInfo))

## 3.DataFrame ##

![在这里插入图片描述][7ce5ff3ffdeb49d2b98512ece4a2eaf8.png]

import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=list("abc"),columns=list("wxyz"))
    print(df)

### 连接数据库 ###

> SQL问题解决：  
> [https://www.cnblogs.com/liuzengzhi/p/11704069.html][https_www.cnblogs.com_liuzengzhi_p_11704069.html]  
> [https://blog.csdn.net/rnzhiw/article/details/84307694][https_blog.csdn.net_rnzhiw_article_details_84307694]  
> [https://blog.csdn.net/weixin\_30709809/article/details/95542057][https_blog.csdn.net_weixin_30709809_article_details_95542057]  
> SQL文件导入mysql中：  
> [https://blog.csdn.net/weixin\_37887248/article/details/80897230][https_blog.csdn.net_weixin_37887248_article_details_80897230]  
> show databases;  
> use testdb;  
> source F:/data/meal\_order\_detail3.sql  
> show tables;

数据库产品名+连接工具名：//用户名：密码@数据库IP地址：数据库端口号/数据库名称？charset=数据库数据编码

from sqlalchemy import create_engine
    ## 创建一个mysql连接器，用户名为root，密码为1234
    ## 地址为127.0.0.1，数据库名称为testdb，编码为utf-8
    engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234@127.0.0.1:\
    3306/testdb?charset=utf8')
    print(engine)

### 读取数据库 ###

## 使用read_sql_query查看tesdb中的数据表数目
    formlist = pd.read_sql_query('show tables', con = engine)
    ## 使用read_sql_table读取订单详情表
    detail1 = pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine)
    ## 使用read_sql读取订单详情表
    detail2 = pd.read_sql('select * from meal_order_detail2',con = engine)
    detail3 = pd.read_sql('meal_order_detail3',con = engine)

### 存入数据库 ###

## 使用to_sql存储orderData
    detail1.to_sql('test1',con = engine,index = False,if_exists = 'replace')

### DataFrame的属性 ###

![在这里插入图片描述][333ee90c4f3d4431bf90fbadc433947c.png]

detail= pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine)
    print(detail.index)   #订单详情表的索引
    print(detail.values)  #订单详情表的所有值
    print(detail.columns) #订单详情表的列名
    print(detail.dtypes)  #订单详情表的数据类型'\n',
    print(detail.size)    ## 查看元素个数
    print(detail.ndim)    ## 查看DataFrame的维度数
    print(detail.shape)   ## 查看DataFrame的形状
    print(detail.T.shape) ##订单详情表转置

### 访问DataFrame中的数据 ###

order_id = detail['order_id'] #访问一列数据
    dishes_name5 = detail['dishes_name'][:5]#前5个元素
    orderDish = detail[['order_id','dishes_name']][:5]#order_id和dishes_name前5个元素
    order5 = detail[:][1:6] #1-6行元素
    detail.head() #订单详情表中前五个元素
    detail.tail() #订单详情表中后五个元素

### 【实例1】info详细信息和describe描述统计分析 ###

import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=list("abc"),columns=list("wxyz"))
    print(df)
    d1={
        "name":["xiaomin","xiaohong"],"age":[12,13],"tel":[100,120]}
    d2=pd.DataFrame(d1)
    print(d2.info(2))
    print(df.describe())

### 【实例2】 排序 ###

import pandas as pd
    df=pd.read_csv("./dogNames2.csv")
    print(df.head())
    print(df.info())
    #dataFrame中排序的方法
    df=df.sort_values(by="Count_AnimalName",ascending=False)
    print(df.head(10))

df.loc 通过标签索引行数据  
df.iloc 通过位置获取行数据  
![在这里插入图片描述][0391eeabd99b40fe9d08d2f893cd23d2.png]  
![在这里插入图片描述][0730817966c84a2bae39466ebc98c11b.png]  
赋值更改数据的过程：

![在这里插入图片描述][688ae8979e5845e8951190ec6707dad4.png]

### 【实例3】 布尔索引，条件索引 ###

import pandas as pd
    df=pd.read_csv("./dogNames2.csv")
    #dataFrame中排序的方法
    df=df.sort_values(by="Count_AnimalName",ascending=False)
    #次数超过800的狗的名字
    a=df[df["Count_AnimalName"]>800]
    #使用次数超过700并且名字的字符串的长度大于4的狗
    b=df[(df["Row_Labels"].str.len()>4)&(df["Count_AnimalName"]>700)]

![在这里插入图片描述][7aa1b95279cd49d4987ddaf6629a614d.png]  
![在这里插入图片描述][44027185abbd43d8bf0f2310c777ab10.png]  
【其他】字符串常用方法，切片  
![在这里插入图片描述][f29d3189f88c4ad182eaf1315c406a8b.png]

#单列切片
    dishes_name1 = detail.loc[:,'dishes_name']
    dishes_name2 = detail.iloc[:,3]
    #多列切片
    orderDish1 = detail.loc[:,['order_id','dishes_name']]
    orderDish2 = detail.iloc[:,[1,3]]
    #花式切片
    #列名为order_id和dishes_name的行名为3的数据
    print(detail.loc[3,['order_id','dishes_name']])
    #列名为order_id和dishes_name行名为2,3,4,5,6的数据
    print(detail.loc[2:6,['order_id','dishes_name']])
    #列位置为1和3行位置为3的数据
    print(detail.iloc[3,[1,3]])
    #列位置为1和3行位置为2,3,4,5,6的数据
    print(detail.iloc[2:6,[1,3]])
    #条件切片
    #detail中order_id为458的dishes_name
    print(detail.loc[detail['order_id']=='458',['order_id','dishes_name']])
    #detail中order_id为458的第1,5列数据为
    print(detail.iloc[(detail['order_id']=='458').values,[1,5]])

### 【案例】修改数据 ###

#修改
    ##将order_id为458的，变换为45800
    detail.loc[detail['order_id']=='458','order_id'] = '45800'
    #增加
    detail['payment'] =  detail['counts']*detail['amounts'] #增加非定值
    detail['pay_way'] = '现金支付' #增加定值
    #删除
    detail.drop(labels = 'pay_way',axis = 1,inplace = True)   #删除列
    detail.drop(labels = range(1,11),axis = 0,inplace = True) #删除行

## 3.描述分析DataFrame ##

![在这里插入图片描述][e064efdc9fc74fd5a470c716e30f9bfb.png]  
![在这里插入图片描述][b6856b3dfad74453bd5ddd89b26d2ef9.png]

### 【实例】获取最大值位置 ###

import pandas as pd
    df=pd.read_csv("./IMDB-Movie-Data.csv")
    print(df.info())
    b=df["Rating"].argmax()
    #获取最大值的位置
    print(b)

### 【实例】字符串分割，转换成列表，电影数据 ###

按照字符串类型“/”分隔，并转换成列表  
![在这里插入图片描述][99b56fc1fd6a45b7a38ffc6aa1954fc6.png]

import pandas as pd
    df=pd.read_csv("./IMDB-Movie-Data.csv")
    print(df.info())
    b=df["Rating"]
    #获取平均分
    rating_mean=b.mean()
    #获取导演人数，字符串的处理
    diector_num=len(df["Director"].unique())
    diector_num2=len(set(df["Director"].tolist()))
    #获取演员人数
    temp_actor_list=df["Actors"].str.split(",").tolist()
    #列表里的数据转换到一个数据里
    actor_list1=[i for j in temp_actor_list for i in j ]
    print(len(set(actor_list1)))
    print(diector_num)

np.mean(detail['amounts']) #np求均值
    detail['amounts'].mean()   #pd求均值
    detail[['counts','amounts']].describe()#描述性统计非空值数均值四分位数标准差
    detail['dishes_name'].value_counts()[0:10] #频数统计结果前10

#单信息表dishes_name列转变数据类型为category类型
    detail['dishes_name'] = detail['dishes_name'].astype('category')
    #category类型描述统计结果，非空值数、类别数目、数目最多的类别、数目最多的类别数目
    detail['dishes_name'].describe()

> 对于这一组电影数据，如果我们希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？  
> 思路：  
> 重新构造一个全为0的数组，列名为分类，如果某一条数据中分类出现过，就让0变为1

![在这里插入图片描述][428fb438faa645cbb2a72322fcc45728.png]

import pandas as pd
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    file_path = "./IMDB-Movie-Data.csv"
    
    df = pd.read_csv(file_path)
    print(df["Genre"].head(3))
    #统计分类的列表
    temp_list = df["Genre"].str.split(",").tolist()  #[[],[],[]]
    
    genre_list = list(set([i for j in temp_list for i in j]))
    
    #构造全为0的数组
    zeros_df = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0],len(genre_list))),columns=genre_list)
    # print(zeros_df)
    
    #给每个电影出现分类的位置赋值1
    for i in range(df.shape[0]):
        #zeros_df.loc[0,["Sci-fi","Mucical"]] = 1
        zeros_df.loc[i,temp_list[i]] = 1
    
    # print(zeros_df.head(3))
    
    #统计每个分类的电影的数量和
    genre_count = zeros_df.sum(axis=0)
    print(genre_count)
    
    #排序
    genre_count = genre_count.sort_values()
    _x = genre_count.index
    _y = genre_count.values
    #画图
    plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
    plt.bar(range(len(_x)),_y,width=0.4,color="orange")
    plt.xticks(range(len(_x)),_x)
    plt.show()

![在这里插入图片描述][b9432089be7e4c2fbd1e62b0f2238137.png]

import pandas as pd
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    # 设置显示的最大列、宽等参数，消掉打印不完全中间的省略号
    # pd.set_option('display.max_columns', 1000)
    pd.set_option('display.width', 1000)#加了这一行那表格的一行就不会分段出现了
    # pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)
    # pd.set_option('display.height', 1000)
    #显示所有列
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    #显示所有行
    pd.set_option('display.max_rows', None)
    
    df=pd.read_csv("./IMDB-Movie-Data.csv")
    
    #统计分类的列表
    temp_list=df["Genre"].str.split(",").tolist()
    gener_list=list(set([i for j in temp_list for i in j ]))
    
    a=pd.DataFrame(np.zeros((len(df["Genre"]),len(gener_list))),columns=gener_list)
    
    for i in range(len(df["Genre"])):
        a.loc[i,temp_list[i]]=1
    
    genre_sum=a.sum(axis=0)
    df=genre_sum.sort_values()
    print(df)
    a_=df.index
    b_=df.values
    
    plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#设置窗口大小
    plt.bar(a_,b_,color="red")
    plt.xticks(a_,rotation=0)
    plt.grid(alpha=0.3)
    plt.show()

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[https_blog.csdn.net_rnzhiw_article_details_84307694]: https://blog.csdn.net/rnzhiw/article/details/84307694
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[https_blog.csdn.net_weixin_37887248_article_details_80897230]: https://blog.csdn.net/weixin_37887248/article/details/80897230
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