动手学数据分析系列---数据载入及初步观察
1.1 载入数据
数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview
1.1.1 任务一：导入numpy和pandas
如果出现导入报错，请先确定是否已安装这两个python库。numpy的安装方法见Numpy官网: NumPy，pandas的安装方法见Pandas官网：Installation — pandas 1.3.0 documentation (pydata.org)
import numpy as np import pandas as pd
1.1.2 任务二：载入数据
(1) 使用相对路径载入数据
df1 = pd.read_csv('train.csv') df.head(5)
(2) 使用绝对路径载入数据
df2 = pd.read_csv(r'C:/Users/15275/Desktop/hands-on-data-analysis-master/hands-on-data-analysis-master/第一单元项目集合/train.csv')
1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取
df = pd.read_csv('train.csv', chunksize=10000) for item in df: print(item)
1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID
PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口
df=pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','乘客等级(1/2/3等舱位)','乘客姓名','性别','年龄','堂兄弟/妹个数','父母与小孩个数','船票信息','票价','客舱','登船港口']) df.head()
1.2 初步观察
导入数据后，你可能要对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等
1.2.1 任务一：查看数据的基本信息
df.info()
1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据
df.head(10)
df.tail(15)
1.2.4 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False
df.isnull().head()
1.3 保存数据
1.3.1 任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv
# 注意：不同的操作系统保存下来可能会有乱码。大家可以加入encoding='GBK' 或者 ’encoding = ’utf-8‘ df.to_csv('train_chinese.csv', encoding ='GBK')
1.4 知道你的数据叫什么
我们学习pandas的基础操作，那么上一节通过pandas加载之后的数据，其数据类型是什么呢？
1.4.1 任务一：pandas中有两个数据类型DateFrame和Series，通过查找简单了解他们
test_data1 = {'name': 'xiaoming', 'age': 10, 'address': '北京'}
data1 = pd.Series(test_data1)
data1
test_data2 = {'a': range(7), 'b': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'two'],'c': [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]}
data2 = pd.DataFrame(test_data2)
data2
1.4.2 任务二：根据上节课的方法载入"train.csv"文件
1.4.3 任务三：查看DataFrame数据的每列的名称
1.4.4任务四：查看"Cabin"这列的所有值
1.4.5 任务五：加载文件"test_1.csv"，然后对比"train.csv"，看看有哪些多出的列，然后将多出的列删除
经过我们的观察发现一个测试集test_1.csv有一列是多余的，我们需要将这个多余的列删去
其他删除方法：
test_2 = pd.read_csv('test_1.csv') test_2 = test_2.drop('a', axis=1) test_2.head()
test_3 = pd.read_csv('test_1.csv') test_3.drop('a', axis=1, inplace=True) test_3.head()
1.4.6 任务六： 将['PassengerId','Name','Age','Ticket']这几个列元素隐藏，只观察其他几个列元素
df.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'],axis=1).head(5)
1.5 筛选的逻辑
表格数据中，最重要的一个功能就是要具有可筛选的能力，选出我所需要的信息，丢弃无用的信息。
下面我们还是用实战来学习pandas这个功能。
1.5.1 任务一： 我们以"Age"为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息。
df[df['Age']<10].head(5)
1.5.2 任务二： 以"Age"为条件，将年龄在10岁以上和50岁以下的乘客信息显示出来，并将这个数据命名为midage
midage = df[(df['Age']>10)&(df['Age']<50)] midage.head(5)
1.5.3 任务三：将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数据显示出来
midage = midage.reset_index(drop=True)
midage.head(5)
1.5.4 任务四：使用loc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来
midage.loc[[100,105,108],['Pclass','Name','Sex']]
1.5.5 任务五：使用iloc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来
midage.iloc[[100,105,108],[2,3,4]]
1.6 了解你的数据吗？
教材《Python for Data Analysis》第五章
#载入之前保存的train_chinese.csv数据，关于泰坦尼克号的任务，我们就使用这个数据 text = pd.read_csv('train_chinese.csv') text.head()
1.6.1 任务一：利用Pandas对示例数据进行排序，要求升序
df = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)), index=['2', '1'], columns=['d', 'a', 'b', 'c']) df
【问题】：大多数时候我们都是想根据列的值来排序,所以将你构建的DataFrame中的数据根据某一列，升序排列
df.sort_values(by='c', ascending=True)
【总结】下面将不同的排序方式做一个总结:
# 1.让行索引升序排序 df.sort_index() #2.让列索引升序排序 df.sort_index(axis=1) # 3.让列索引降序排序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) # 4.让任选两列数据同时降序排序 df.sort_values(by=['a', 'c'], ascending=False)
1.6.2 任务二：对泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序（降序排列）
df.sort_values(by=['票价', '年龄'], ascending=False).head(5)
1.6.3 任务三：利用Pandas进行算术计算，计算两个DataFrame数据相加结果
frame1_a = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3, 3), columns=['a', 'b', 'c'], index=['one', 'two', 'three']) frame1_b = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4, 3), columns=['a', 'e', 'c'], index=['first', 'one', 'two', 'second']) frame1_a
frame1_b
frame1_a + frame1_b
1.6.4 任务四：通过泰坦尼克号数据如何计算出在船上最大的家族有多少人？
max(df[r'堂兄弟/妹个数'] + df['父母与小孩个数'])
1.6.5 任务五：学会使用Pandas 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']) frame2
调用 describe 函数，观察frame2的数据基本信息
frame2.describe() ''' count : 样本数据大小 mean : 样本数据的平均值 std : 样本数据的标准差 min : 样本数据的最小值 25% : 样本数据25%的时候的值 50% : 样本数据50%的时候的值 75% : 样本数据75%的时候的值 max : 样本数据的最大值 '''
df['票价'].describe()
【总结】
本节中我们通过Pandas的一些内置函数对数据进行了初步统计查看，这个过程最重要的不是大家得掌握这些函数，而是看懂从这些函数出来的数据，构建自己的数据分析思维，这也是第一章最重要的点，希望大家学完第一章能对数据有个基本认识，了解自己在做什么，为什么这么做，后面的章节我们将开始对数据进行清洗，进一步分析。
