数据分析day01

1|0数据分析三剑客

• numpy
• pandas(重点)
• matplotlib

2|0numpy模块

NumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算，

2|1numpy的创建

1.使用np.array()创建
2.s使用plt创建
3.使用np的routines函数创建

• 使用 array()创建一个一维数组

import numpy as np
np.array([1,2,3,4,5])

• 使用array创建一个多维数组

import numpy as np
np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

• 数组和列表的区别是什么？

np.array([[1,'two','3'],[2.2,3,5]])
# 结果array([['1', 'two', '3'], ['2.2', '3', '5']], dtype='<U21')
数组中存储的数据元素类型必须是统一类型
优先级：字符串>浮点型>整数，只要有一个字符串，那么返回的数组中的元素全部为字符串，依次类推

• 将外部的一张图片读取加载到numpy数组中，然后尝试改变数组元素的数值查看对原始图片的影响

import matplotlib.pyplot as plt
# imread可以返回一个numpy数组
img_arr = plt.imread('./adv01.jpg')  # 返回的是三维数组，看中括号可以看出来

# 将返回的数组的数据进行图像的展示  imshow
plt.imshow(img_arr)

# 随意定义一个二维数组，并让其以图像形式显示
a = np.array([[22,44,213],[123,213,211]])
plt.imshow(a)

# 对原始的图像数据进行减法，让每一个数组中的元素都减去100
plt.imshow(img_arr - 100) # 表示数组中的每个元素都减去100

• ones()

import numpy as np
np.ones(shape=(3,4))   #shape指定形状 ,3行，4列，二维数组
np.ones(shape=(3,4,5))  # 三维数组

• zeros()

# 用法跟ones一样
import numpy as np
np.zeros(shape=(3,4))   #shape指定形状 ,3行，4列，二维数组
np.zeros(shape=(3,4,5))  # 三维数组

• linespace()

np.linspace(0,50,num=10)  # 只能返回一维形式的等差数列 

• arange()

np.arange(0,50,5) # 从0到50，相隔5，返回一维数组

• random.randint()

np.random.randint(0,100,size=(4,5))   # 返回4行5列的二维随机数组  size指定形状

• random.random()

np.random.random(size=(3,4))   # 随机范围0~1  二维数组

2|2numpy的常用属性

• shape

import matplotlib.pyplot as plt
img_arr = plt.imread('./adv01.jpg') 

img_arr.shape   # 返回数组的形状

• ndim

img_arr.ndim  # 返回数组维度

• size

img_arr.size  #返回数组元素总个数

• dtype

img_arr.dtype  # 返回的是数组元素的数据类型，uint8无符号数据类型
type(img_arr)  #numpy.ndarray指的就是数组

2|3numpy的数据类型

arr = array(dtype='?')  # 可以设定数据类型
arr.astype('?') # 可以修改数据类型
# 例子
arr = np.array([1,2,3], dtype="float32")
arr.astype('int')

numpy的数值类型实际上是dtype对象的实例，并对应唯一的字符，包括np.bool,np.int32,np.float32....等

2|4numpy的索引和切片操作（重点）

• 索引操作和列表同理

arr = np.random.randint(0,100,size=(5,6))
arr[1] # 取出二维数组中下标为1的数组

# 切出数组的前两行数组
arr[:2]

# 切出数组的前两列
arr[:,0:2]  # ,逗号左边表示行，逗号右边表示列

# 切出前两行的前两列
arr[:2,:2]

# 将数组进行倒置
arr[::-1]

# 列倒置
arr[:,::-1]

# 将图片进行左右翻转
plt.imshow(img_arr)  #三维数组
img = img_arr[:,::-1,:]  #因为是三维数组所以中间表示的是列的翻转
plt.imshow(img)

# 上下翻转
plt.imshow(img_arr[::-1])

# 图片的裁剪：将吃货两个字数据裁剪下来
plt.imshow(img_arr[30:62,15:80,:]) # 行：列：颜色

2|5变形reshape

# 将二维数组变形为一维数组
#arr.shape   #(5,6)  5行6列二维数组，30个容量
arr_1 = arr.reshape((30,))  # 变为一维数组存放容量30，变形的容量数量要和之前的容量数量一致 
#  将一维数组变多维
arr_1.reshape((2,15))  # 2行15列，容量一定要保持一致
arr_1.reshape((-1,5))  # 6行5列， -1表示自动计算行数或列数

2|6级联操作

• 将多个numpy数组进行横向或者纵向的拼接

# 列跟列拼接
np.concatenate((arr,arr), axis=0)    # 参数axis表示轴向，0:列，1:行
# 行跟行拼接
np.concatenate((arr,arr), axis=1)    # 参数axis表示轴向，0:列，1:行

#  注意
当两个数组要进行拼接，必须两个数组的行跟行的数量，列跟列的数量都要一致，不然的话只有行一致，那么只能拼接行，列拼接会报错，反之列一致，行报错。

# 图片的宫九格
img_arr_3 = np.concatenate((img_arr,img_arr,img_arr), axis=1)   #横向拼接
img_arr_9 = np.concatenate((img_arr_3,img_arr_3,img_arr_3), axis=0)  #把横向 拼接的图片再纵向拼接
plt.imshow(img_arr_9)

2|7常用的聚合操作

• sum,max,min,mean

arr.sum()  #计算所有的和
arr.sum(axis=0)  # 计算每列的和
arr.sum(axis=1)  # 计算每行的和
arr.max()   #计算所有数的最大值
arr.max(axis=0) #计算每列的最大值
arr.max(axis=1) #计算每行的最大值
arr.mean()  # 求均值
。。。

2|8常用的数学函数

• NumPy提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()
• numpy.around(a,decimals)函数返回指定数字的四舍五入值。

参数说明：a:数组，decimals:舍入的小数位。默认值为0。如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置。
np.around([33.4,51.2,66.8],decimals=0)
np.around([33.4,51.2,66.8],decimals=1) #  小数第一位
np.around([33.4,51.2,66.8],decimals=-1) #-1表示从整数的个位数开始计算四舍五入，33.4按33的个位数3来计算四舍五入，3舍去，即为30

2|9函数的统计函数

• numpy.amin()和numpy.amax()，用于计算数组中的元素沿指定轴的最小 ，最大值
• numpy.ptp():计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值-最小值）
• numpy.median() 函数用于计算数组a中元素的中位数（中值）

np.median(arr,axis=0)  # 求每列的中位数

• 标准差std():标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。

# 标准差
arr.std(axis=0)  #每列的标准差
      公式：std=sqrt(mean((x-x.mean())**2))
      如果数组是[1,2,3,4]，则其平均值为2.5。因此，差的平方是[2.25,0.25,0.25,2.25]，并且其平均值的平方根除以4，即sqrt(5/4),结果为1.1180339887498949。
      

• 方差var():统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，即mean((x-x.mean())**2).换句话说 ，标准差是方差的平方根。

3|0矩阵相关

• NumPy中包含了一个矩阵库 numpy.matlib,该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是ndarry对象，一个的矩阵是一个由行(row)列(column)元素排列成的矩形阵列
• numpy.matlib.identity()函数返回给定大小的单位矩阵。单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线(称为主对角线)上的元素均为1，除此以外都为0。

3|1转置矩阵

arr = np.random.randint(0,100,size=(5,6))
arr.T  #将原始数组的行变成列，列变成行

3|2矩阵相乘

• numpy.dot(a,b,out=None)

np.dot([[2,1],[4,3]],[[1,2],[1,0]])
      a:ndarray 数组
      b:ndarray 数组

矩阵乘以矩阵：
第一个矩阵第一行的每个数字(2和1)，各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字(1和1)，然后将乘积相加(2x1+1x1)，得到结果矩阵左上角的那个值3。也就是说，结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列，对应位置的每个值的乘积之和。

4|0pandas基础操作

4|1为什么学习pandas

numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么？
numpy能够帮助我们处理的是数值型的 数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其它类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其它数据

4|2什么是pandas

• 首先来认识pandas的两个常用的类
• Series

Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成：
      -values：一组数据(ndarray类型)
      -index：相关的数据索引标签
Series的创建
      -由列表或numpy数组创建
      -由字典创建

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np

Series(data=[1,2,3,4,5])
dic = {
    "A":100,
    "B":99,
    "c":120
}
Series(data=dic)
# Series的索引
    - 隐式索引:默认形式的索引（0，1，2...）,向上面的列表，打印出来的结果就为隐式索引
    - 显示索引:自定义的索引，向上面的字典，打印出来的结果就为显示索引

Series(data=np.random.randint(0,100,size=(3,))) #Series类似于一个一维的数组源，所以只能存放一维数组
Series(data=np.random.randint(0,100,size=(3,)),index=['A','B','C']) # 使用index指定使用我们指定的索引


# Series的索引和切片
s = Series(data=np.linspace(0,30,num=5), index=['a','b','c','d','e'])
s
s[1]  # 取索引下标1  隐式
s['b'] # 显示，也是取索引b的值
s.b #显示，也是取索引b的值
s[0:3]  # 切片
s['a':'c']  # 切片 

# Series的常用属性
- shape  形状
- size 元素个数
- index 索引
-  values  值


# Series的常用方法
- head(),tail()
s.head(3)  #只显示前3个
s.tail(2)  # 只显示后2个
- unique()，nunique()
s = Series(data=[1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,5,6,6,6,6])
s.unique()    # 去除重复元素
s.nunique()  # 统计去重后的元素个数
- isnull(),notnull()
Series的算术运算：法则：索引一致的元素进行算数运算否则补空
s1 = Series(data=[1,2,3,4,5], index=['a','b','c','d','e'])
s2 = Series(data=[1,2,3,4,5], index=['a','b','f','d','e'])
s = s1+s2
打印结果：s1和s2对应的相同的索引元素值相加，索引不一致的不会相加并赋值为NaN，即c=NaN,f=NaN

s.isnull() # 检测Series哪些元素为空，为空则返回True，否则返回False
s.notnull()  # 检测Series哪些元素不为空，不为空返回True，否则返回False
# 想要将s中的非空数据取出
s[[True,True,False,True,True,False]]  #打印的结果为True对应的值，False的值则不取
s.[s.notnull()]  # 空值过滤，取出结果跟上面的一致
- add(),sub(),mul(),div()

• DataFrame

DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。
      - 行索引：index
      - 列索引：columns
      - 值：values
DateFrame的创建
      - ndarray创建
      - 字典创建
DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,6)),columns=['a','b','c','d','e','f'],index=['a','b','c','d','e'])  #columns可以指定列索引,index指定行索引
dic = {
    "name":['jay','tom','bobo'],
    "salay":[1000,2000,3000]
}
DataFrame(data=dic,index=['a','b','c']) #index设置索引

# DataFrame的属性
# values,columns,index,shape
df.values()  # 返回数组，二维数组
df.columns  # 返回列索引
df.index  # 返回行索引
df.shape  # 返回形状(5,6)  5行6列


# DataFrame索引操作
1.对行进行索引
# 索引取行
df.loc['a']  # loc后面跟显示索引
df.iloc[0] #iloc后面跟隐式索引
df.iloc[[1,2,3,4]] # 取多行
2.对列进行索引
# 对列进行索引（如果指定了列索引，只可以使用显示列索引，如果没有指定 ，则可以使用隐式列索引）
df['a']
df[['a','b','c']] # 取出多列
3.对元素进行索引
# 取元素
df.loc['a','d']  # 取a行d列的值
df.iloc[2,3]  #取第二行第三列的值
# 取多个元素
df.iloc[[1,2],3]  # 取第一行第三列的值和第二行第三列的值


# DataFrame的切片操作
1.对行进行切片
# 切行
df[0:3]  # 可以隐式切片，只能取到第二行
df['a':'d'] #可以显示切片，但是可以取到d行的值
2.对列进行切片
df.iloc[:,0:3]  # 逗号左边是行，右边是列

5|0练习

1.假设ddd是期中考试成绩，ddd2是期末考试成绩，请由创建ddd2，并将其与ddd相加，求期中期末平均值
dic = {
    '张三':[100,90,90,100],
    '李四':[0,0,0,0]
}
df = DataFrame(data=dic, index=['语文','数学','英语','理综'])
qizhong = df
qimo = df
(qizhong + qimo) / 2 # 求平均成绩
2.假设张三期中考试数学被发现作弊，要记为0分，如何实现？
qizhong.loc['数学','张三'] = 0
qizhong
3.李四因为举报张三作弊立功，期中考试所有科目加100分，如何实现？
qizhong.loc[:,'李四'] = 100
qizhong
4.后来老师发现有一道题出错了，为了安抚学生情绪，给每位学生每个科目都加10分，如何实现？
qizhong+=10
qizhong

5|1时间数据类型转换

# info返回df的基本信息
df.info()
# 想要将字符串形式的时间数据转换成时间序列类型
df['hire_date'] = pd.to_datetime(df['hire_date'])
df.info()

5|2将某一列设置为行索引

df.set_index()
# 想要将hire_date列作为源数据的行索引
df.set_index('hire_date')

5|3案例

需求：股票分析
1.使用tushare包获取某股票的历史行情数据。
df = ts.get_k_data(code="600519", start='1999-01-10')  # code是股票代码
# 将df的数据存储到本地：to_xxx()
df.to_csv('./maotai.csv')  #to_后面还可以跟很多，excel，sql等等
# 加载外部数据到df中：read_xxx()
df =  pd.read_csv('./maotai.csv')
# 将Unnamed: 0列进行删除
# 在drop系列的函数中labels为列索引，axis=0表示的是行，1表示的是列
df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1) #返回的是被删除后的新的数据，原来的df中还是原来的数据
df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)  #inplace=True表示将删除的数据作用到原始数据中，即原数据也会被删除
# 查看df信息
df.info()
# 将date列的字符串类型的时间转换为时间序列类型
pd.to_datetime(df['date'])
# 将date列作为源数据的行索引
df.set_index(keys='date', inplace=True)
2.输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期
# (收盘-开盘)/开盘 > 0.03
(df['close']-df['open']) / df['open'] > 0.03   # 返回bool值
#经验：在df的相关操作中如果一旦返回了布尔值，下一步马上将布尔值作为原始数据的行索引
# 发现布尔值可以作为df的行索引，可以直接取出true对应的行数据 
df.loc[[True,True,False,False,True]]
# 将满足需求的行数据获取(收盘比开盘上涨3%以上)
df.loc[(df['close']-df['open']) / df['open'] > 0.03 ]   #返回的都是True所对应的所有数据
# 获取满足需求的日期
df.loc[(df['close']-df['open']) / df['open'] > 0.03 ].index
3.输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期
#(开盘-前日收盘) / 前日收盘 < -0.02  # 负数表示跌幅
# 让整体close收盘的数据整体下移
# df['close'].shift(1) 1下移，-1上移
df.loc[(df['open']- df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1) < -0.02].index
4.假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？
# 买股票
    - 每月的第一个交易日根据开盘价买入一手股票
    - 一个完整的年需要买入12次12手1200支股票
# 卖股票
    - 每年最后一个交易日(12-31)根据开盘价卖出所有的股票
    - 一个完整的年需要卖出1200支股票
    - 注意：如果不是年末最后一个月，则如果是2020年7月这个人只能买入700支股票，几个月就买几个月*100支股票，且无法卖出，但是在计算总收益的时候需要将剩余股票的价值也计算在内
    - 不是年末最后一个月的话，剩余股票价值如何计算：
        - 700(700表示几个月*100支)*买入当日的开盘价
new_df =  df['2010':'2020'] # 如果行索引为时间序列类型数据，可以直接用年份切片 ，字符串就不可以了
# 数据的重新取样resample
df_monthly = new_df.resample(rule="M").first()  # M表示月份
#每一个第一个交易日对应的行数据
# 计算买入股票一共花了多少钱
cost = df_monthly['open'].sum() * 100
cost  # 5494105.100000001
# 求出卖出股票收入
df_yearly = new_df.resample('A').last()  # A表示年
#df_yearly  # 存储的是每一年最后一个交易日对应的行数据
recv = df_yearly['open'].sum() * 1200
recv # 6612184.8
# 收益，卖出的钱-买入的钱
salay = recv - cost
salay  # 1118079.6999999993
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tushare包的介绍
tushare是财经数据接口包
      - 使用 pip install tushare
      - 作用：提供相关指定的财经数据

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