【组队学习】动手学数据分析 Task1

本文主要是介绍【组队学习】动手学数据分析 Task1，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

下面零碎的16部分代码是Task1中的3个任务的代码实现。在本文的后面放置代码的输出部分。


第一部分：代码实现

'''
df = pd.read_csv(r'C:\Users\DELL\Desktop\动手学习数据分析\hands-on-data-analysis-master\第一单元项目集合\train.csv')
#print(df.head(3))        输出前三行
'''

• chunk分块

'''
2、设置chunksize参数，来控制每次迭代数据的大小
chunker = pd.read_csv(r'C:\Users\DELL\Desktop\动手学习数据分析\hands-on-data-analysis-master\第一单元项目集合\train.csv',chunksize=5)
for piece in chunker:
    #print(type(piece))
        #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    #print(piece) #按块输出
'''

• 换列名

'''
#3.换成中文咯，且没有省略号
pd.set_option('display.max_columns',1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth',1000)
df = pd.read_csv(r'C:\Users\DELL\Desktop\动手学习数据分析\hands-on-data-analysis-master\第一单元项目集合\train.csv',
                 names=['乘客ID','是否幸存','舱位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹','父母子女','船票','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0)
print(df.head())
'''

• 基本信息，第一行，第二行以及是否为空

'''
#4.查看数据基本信息
df.info()
前几行print(df.head(1))
后几行print(df.tail(1))
判断前五行是否为空print(df.isnull().head())
'''

• 文件保存

'''
#5.文件保存df.to_csv('train_chinese.csv')
'''

• pandas中的两种数据结构

'''
#6.df的series与dataframe
sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
example_1 = pd.Series(sdata)
print(example_1)
data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada', 'Nevada'],
 'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
example_2 = pd.DataFrame(data)
print(example_2)
'''

• 对列进行分析

'''
#7.df.columns分析栏，此外可以用e变量赋值哦。
df=pd.read_csv(r'train_chinese.csv')
print(df.head(3))
e=df.columns
print(e)
'''

• 读取特定列

'''
#8.读取特定列
df=pd.read_csv(r'train_chinese.csv')
a=df['舱位等级'].head(3)
print(a)
'''

• 删除与测试集不同的部分

'''
#9.删除列，测试集与训练集不同的列
del test_1['a']
'''

• 隐藏无关紧要的列

'''
#10.隐藏列，更容易清晰的观察其他元素
p=test_1.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'],axis=1).head(3)
print(p)

'''

• 筛选

'''
#11.第100行    in[67]
a=df.loc[[100],["舱位等级","性别"]]

midage = df[(df['年龄']>10)& (df['年龄']<50)]
midage = midage.reset_index(drop=True)

p=midage.loc[[100],['舱位等级','性别']]
rr=midage
print(rr)
print(p)
print(a)
'''

• loc方法

'''
#12.loc方法   in[69]
tt=midage.loc[[100,105,108],['舱位等级','姓名','性别']]
print(tt)
'''

• 各种排序

#13.导入数据，对示例数据排序，

frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),
                     index=['2','1'],
                     columns=['d','a','b','c'])
print(frame)


print()

#行索引升序排列   (另外赋变量才行)
a=frame.sort_index()
print(a)
print()
#列索引升序排列 (axis可能是布尔类型)
b=frame.sort_index(axis=1)
print(b)

#列索引降序排列
c=frame.sort_index(axis=1,ascending=False)
print(c)

d=frame.sort_values(by=['a','c'])
print(d)

• 一个比较特殊的排序

#14.对泰坦尼克号数据按票价和年龄两列进行综合排序（降序排列）
a=text.sort_values(by=['票价','年龄'],ascending=False).head(20)
print(a)
b=text.sort_values(by=['年龄','票价'],ascending=False).head(20)
print(b) #先票价再年龄，先年龄再票价这两种情形是不一样的。

#很多内容见原书《利用python进行数据分析的第五章，算数运算与数据对齐》

• dataframe数据相加

#15.计算两个dataframe数据相加的结果

frame1_a=pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3,3),
                      index=['one','two','three'],
                      columns=['a','b','c'])
print(frame1_a)
frame1_a=pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3,3),
                      columns=['a','b','c'],
                      index=['one','two','three'])
print(frame1_a)

frame1_b=pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4,3),
                      columns=['a','e','c'],
                      index=['first','one','two','second'])
print(frame1_b)
p=frame1_a+frame1_b
print(p)

frame1_b=pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4,3),
                      columns=['o','e','c'],
                      index=['first','one','two','second'])   #这里偷改了一下
print(frame1_b)
p=frame1_a+frame1_b
print(p)

• 一个比较有趣的点（对数据的逻辑化思考）

#16.计算最大值

print(max(text['兄弟姐妹']+text['父母子女']))#仔细思考，这个很有逻辑的

• describe() 函数！感觉很酷！

#17.describe()函数查看数据基本统计信息


frame2=pd.DataFrame([[1.4,np.nan],
                     [7.1,-4.5],
                     [np.nan,np.nan],
                     [0.75,-1.3]
                     ],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two'])

print(frame2)
print(frame2.describe())
print()
pp=text['票价'].describe()
print(pp)

第二部分：输出

由于输出框经过清空，于是无法找全。以下为部分输出。我所使用的编译环境是spyder(python 3.7)

first   NaN NaN   NaN NaN
one     3.0 NaN   7.0 NaN
second  NaN NaN   NaN NaN
three   NaN NaN   NaN NaN
two     9.0 NaN  13.0 NaN
          o     e     c
first   0.0   1.0   2.0
one     3.0   4.0   5.0
two     6.0   7.0   8.0
second  9.0  10.0  11.0
         a   b     c   e   o
first  NaN NaN   NaN NaN NaN
one    NaN NaN   7.0 NaN NaN
second NaN NaN   NaN NaN NaN
three  NaN NaN   NaN NaN NaN
two    NaN NaN  13.0 NaN NaN

 one  two
a  1.40  NaN
b  7.10 -4.5
c   NaN  NaN
d  0.75 -1.3
            one       two
count  3.000000  2.000000
mean   3.083333 -2.900000
std    3.493685  2.262742
min    0.750000 -4.500000
25%    1.075000 -3.700000
50%    1.400000 -2.900000
75%    4.250000 -2.100000
max    7.100000 -1.300000

count    891.000000
mean      32.204208
std       49.693429
min        0.000000
25%        7.910400
50%       14.454200
75%       31.000000
max      512.329200
Name: 票价, dtype: float64

乘客ID  是否幸存  舱位等级                                         姓名      性别    年龄  兄弟姐妹  父母子女           船票        票价           客舱 登船港口
630   631     1     1       Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson    male  80.0     0     0        27042   30.0000          A23    S
851   852     0     3                        Svensson, Mr. Johan    male  74.0     0     0       347060    7.7750          NaN    S
493   494     0     1                    Artagaveytia, Mr. Ramon    male  71.0     0     0     PC 17609   49.5042          NaN    C
96     97     0     1                  Goldschmidt, Mr. George B    male  71.0     0     0     PC 17754   34.6542           A5    C
116   117     0     3                       Connors, Mr. Patrick    male  70.5     0     0       370369    7.7500          NaN    Q
745   746     0     1               Crosby, Capt. Edward Gifford    male  70.0     1     1    WE/P 5735   71.0000          B22    S
672   673     0     2                Mitchell, Mr. Henry Michael    male  70.0     0     0   C.A. 24580   10.5000          NaN    S
33     34     0     2                      Wheadon, Mr. Edward H    male  66.0     0     0   C.A. 24579   10.5000          NaN    S
54     55     0     1             Ostby, Mr. Engelhart Cornelius    male  65.0     0     1       113509   61.9792          B30    C
456   457     0     1                  Millet, Mr. Francis Davis    male  65.0     0     0        13509   26.5500          E38    S
280   281     0     3                           Duane, Mr. Frank    male  65.0     0     0       336439    7.7500          NaN    Q
438   439     0     1                          Fortune, Mr. Mark    male  64.0     1     4        19950  263.0000  C23 C25 C27    S
545   546     0     1               Nicholson, Mr. Arthur Ernest    male  64.0     0     0          693   26.0000          NaN    S
275   276     1     1          Andrews, Miss. Kornelia Theodosia  female  63.0     1     0        13502   77.9583           D7    S
483   484     1     3                     Turkula, Mrs. (Hedwig)  female  63.0     0     0         4134    9.5875          NaN    S
829   830     1     1  Stone, Mrs. George Nelson (Martha Evelyn)  female  62.0     0     0       113572   80.0000          B28  NaN
252   253     0     1                  Stead, Mr. William Thomas    male  62.0     0     0       113514   26.5500          C87    S
555   556     0     1                         Wright, Mr. George    male  62.0     0     0       113807   26.5500          NaN    S
570   571     1     2                         Harris, Mr. George    male  62.0     0     0  S.W./PP 752   10.5000          NaN    S
170   171     0     1                  Van der hoef, Mr. Wyckoff    male  61.0     0     0       111240   33.5000          B19    S

第三部分：疑问与困惑

1.为什么前面要加一个r以及相对路径与绝对路径

2.非要Print(df.head(3))，即一定要通过print才能打印。

3.一个看pdf书的收获，结合最近在做的数据竞赛，下面这句话挺有共鸣。【做项目和工作过程中，遇到没有遇见的问题，要多查资料，使用google，了解业务逻辑和输入输出。】

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