上一篇介绍了Pandas和Numpy这两个包，个人认为比较常用且方便的是Pandas，因此代码第一篇对Pandas的常用函数做一些介绍。
做简单的数据分析用Jupyter Notebook非常方便，利用写这篇文章正好也做一些整理，避免每次都去翻一大堆ipynb文件。
遇到问题优先参考Pandas官方说明文档。
←下载Anaconda，打开Jupyter Notebook
0. 配置镜像源
Anaconda配置镜像源_anaconda镜像源配置_ImperfectGirl的博客-CSDN博客Anaconda配置镜像源的两种方式（Anaconda prompt 和 Anaconda Navigator）https://blog.csdn.net/qq_32650831/article/details/127952502?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168000713516800182743712%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=168000713516800182743712&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-2-127952502-null-null.142%5Ev76%5Einsert_down2,201%5Ev4%5Eadd_ask,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&utm_term=%E9%85%8D%E7%BD%AE%E9%95%9C%E5%83%8F%E6%BA%90&spm=1018.2226.3001.4187参考这篇配置好即可
1. 万事第一步——安装并导入包
本篇先讲直接在notebook里用pip安装
notebook运行cells的快捷键↓
输入以下代码，Shift+Enter运行
!pip install pandas
!pip install numpy看到Successfully install 即安装完成
然后就可以导入了，无报错即安装成功
import pandas as pd
import numpy as np2. 第二步——读写数据及查看信息
因为导入导出的数据一般都来自于gis，所以空间分析数据一般用.csv格式
【重要】导出csv之后请另存一个excel格式做分析，N次做完直接保存然后丢失所有格式、图片、数据透视表
# 读取数据命名根据自己的分析内容，这里以简单的df代替分析的dataframe
df = pd.read_csv('D://005//03-Data//visitation_data_ca.csv')
df = pd.read_csv('D://005//03-Data//visitation_data_ca.csv', encoding='gbk') #如有中文使用gbk编码# 将df显示完整
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('max_colwidth',100)# 打印数据信息
print(df) #打印所有数据，最下面一行会有row和column的数量
print(df.shape) #打印数据的形状
print(df.head(5)) #打印数据前五行# 把处理好的数据写为csv
df.to_csv('D://005//03-Data//visitation_data_ca_process.csv', index=False) #index=False表示不写出索引行3. 数据清洗
数据清洗是非常重要且关键的一步，大部分空间分析所用数据都存在缺失等问题。
3.1 首先查看数据信息
df.info()3.2 查找并处理空缺数据
# 是否空值判断
df.isnull()
df.isna()# 每列是否含有空值判断
df.isnull().any()# 对于空间分析来说，一般会把空值行去掉
df.dropna()
# 再打印df的行列数看看
df.shape# 但比如手机信令数据，需要全覆盖的基站数据，就要考虑填充空值
# 用相邻的值填充空值,比如
df.fillna(method="bfill",inplace=True)4. 筛选数据
参考Python pandas 根据指定条件筛选数据_pandas筛选符合条件的数据_永远在减肥永远110的的小潘的博客-CSDN博客1、构造dataframeimport pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"])2、筛选出"sh"列大于5的数据法一：直接筛选，适用于一些比较简单直接的筛选，这种方式方便快捷。df[df["sh"]>5]法二：函数筛选，适用于比较复杂的条件筛选，函https://blog.csdn.net/p1306252/article/details/114879951?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=pandas%E7%AD%9B%E9%80%89%E6%95%B0%E6%8D%AE&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-3-114879951.142%5Ev77%5Einsert_down38,201%5Ev4%5Eadd_ask,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187
# 构建dataframe
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"])4.1 基于数值比较筛选
方法一：直接简单筛选
df[df["sh"]>5] # 筛选大于5
df[df["sh"]==5] # 筛选等于5方法二：利用匿名函数筛选
df[df["sh"].map(lambda x:x>5)]
df[df["sh"].map(lambda x:x==5)]方法三：利用isin()函数多值筛选
df[df["sh"].isin([5])]4.2 模糊筛选
方法一：str.contains()函数
province = pd.DataFrame(['广东', '广西', '福建', '福建省'], columns=['省份'])
province.loc[province["省份"].str.contains("福")] # 筛选出福建省数据方法二：正则匹配
import re
province = pd.DataFrame(['广东', '广西', '福建', '福建省'], columns=['省份'])
# 自定义函数，如果包含“广”字，则返回True,否则返回False
def func(x):if re.search(".*广.*",x):return(True)else:return(False)
province[province["省份"].apply(func)]方法三：切片
df = pd.DataFrame({"date":["2020efgdh0228","2021hijik0228","2019hokh0201"],"value":[9999,777,4]})# 筛选出2019年的数据
df[df["date"].map(lambda x:x[0:4])=="2019"]5. Groupby函数分组
参考
pandas之groupby函数_pandas groupby_米法·的博客-CSDN博客sql中的分组语句group by很重要，pandas中也有类似的分组函数，即groupby，本文就主要介绍下它的用法。https://blog.csdn.net/TSzero/article/details/115430661?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_utm_term~default-6-115430661-blog-79839363.235%5Ev27%5Epc_relevant_recovery_v2&spm=1001.2101.3001.4242.6&utm_relevant_index=9
# 创建dataframe
data = {'name': ['apolo', 'apolo', 'apolo', 'adm', 'adm', 'adm', 'bolon', 'bolon', 'bolon', 'ali', 'ali', 'ali', 'cathy', 'cathy', 'cathy', 'jack', 'jack', 'jack'],'subjects': ['math', 'english', 'chinese', 'math', 'english', 'chinese', 'math', 'english', 'chinese','math', 'english', 'chinese', 'math', 'english', 'chinese', 'math', 'english', 'chinese'],'grades' : [89, 78, 84, 89, 83, 85, 77, 88, 79, 89, 86, 83, 95, 90, 94, 78, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
df# 求平均值（会输出每个学生的平均成绩）
df.groupby('name').mean()# 用聚合函数求平均和最小值（输出平均成绩和最低成绩）
df.groupby('name').agg(['mean', 'min'])# 传入自定义的面向分组的函数
df.groupby('name').apply(lambda x:x[x['subjects'] == 'math']['grades'].mean() - x[x['subjects'] == 'english']['grades'].mean())
6. dataframe, array, list格式互换
# array转dataframe
df = pd.DataFrame(array)# dataframe转array
array1 = np.array(df)# list转dataframe
df = pd.DataFrame(mylist1, columns=['name1', 'name2', 'name3']) # dataframe转list
mylist2 = df['name1'].to_list()
