利用Python进行数据分析

最近在阅读《利用Python进行数据分析》，本篇博文作为读书笔记 ，记录一下阅读书签和实践心得。

准备工作

python环境配置好了，可以参见我之前的博文《基于Python的数据分析(1)：配置安装环境》。还需要安装第三方包包括NumPy、pandas、matplotlib、IPython、SciPy。用pip安装工具下载自动安装即可，如果有网络问题，请在自行百度”host google“更新host文件。

接下来是配置IPython，初步感受了这个与之前接触的IDE完全不一样的编程方式，感觉很不错，推荐给大家。

安装主要需要安装IPython和IPython notebook两个第三方包，通过pip install 一下就好了。

安装成功后，启动IPython服务器(?我感觉应该是后台自动开了一个服务器），命令是IPython notebook。

上述步骤都搞定后，在浏览器上输入“http://localhost:8888/tree”，可以看到这个界面准备工作已经就绪了。

Pandas

书本上手用了一个时区的数据对于Pandas的DataFrame和Series两个对象进行简单的操作。我不是很喜欢这种直接上实例教学的方法，所以先在网上找了一些Pandas库的基本对象和常用函数。

• Series

Series是一个一维数组对象，与list数据结构相近,Series中每个条目都会被分配一个标签索引。默认情况下，每个条目都会收到一个从0到N之间的索引标签，其中N等于Series的长度减一。Series可以从list或者dict初始化，可以多种取值方式，非常有意思：

• DataFrame

DataFrame是一种由列向量和行向量组成的数据结构，它类似于电子数据表、数据库表格，也可以认为DataFrame是有多个共享索引值的Series对象构成。

对于DataFrame，可以从python的dict中转化得到，也可以从csv或者数据库中获得。通过help（Pandas.DataFrame)可以获得信息：

class DataFrame(pandas.core.generic.NDFrame)
 |  Two-dimensional size-mutable, potentially heterogeneous tabular data
 |  structure with labeled axes (rows and columns). Arithmetic operations
 |  align on both row and column labels. Can be thought of as a dict-like
 |  container for Series objects. The primary pandas data structure
 |  
 |  Parameters
 |  ----------
 |  data : numpy ndarray (structured or homogeneous), dict, or DataFrame
 |      Dict can contain Series, arrays, constants, or list-like objects
 |  index : Index or array-like
 |      Index to use for resulting frame. Will default to np.arange(n) if
 |      no indexing information part of input data and no index provided
 |  columns : Index or array-like
 |      Column labels to use for resulting frame. Will default to
 |      np.arange(n) if no column labels are provided
 |  dtype : dtype, default None
 |      Data type to force, otherwise infer
 |  copy : boolean, default False
 |      Copy data from inputs. Only affects DataFrame / 2d ndarray input
 |  
 |  Examples
 |  --------
 |  >>> d = {'col1': ts1, 'col2': ts2}
 |  >>> df = DataFrame(data=d, index=index)
 |  >>> df2 = DataFrame(np.random.randn(10, 5))
 |  >>> df3 = DataFrame(np.random.randn(10, 5),
 |  ...                 columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
 |  
 |  See also
 |  --------
 |  DataFrame.from_records : constructor from tuples, also record arrays
 |  DataFrame.from_dict : from dicts of Series, arrays, or dicts
 |  DataFrame.from_csv : from CSV files
 |  DataFrame.from_items : from sequence of (key, value) pairs
 |  pandas.read_csv, pandas.read_table, pandas.read_clipboard

基本上可以对如何构建DataFrame对象有一个基本的概念，如果不从外部数据（csv、数据库）中导入文件的话，可以通过字典或者numpy来构建输入数据：