数据分析：数据分析篇

文章目录

    • 第一章 科学计算库Numpy
      • 1.1 认识Ndarray
      • 1.2 Ndarray的属性
      • 1.3 Numpy中的数据类型
      • 1.4 Numpy数组
        • 1.4.1 Numpy数组的创建
        • 1.4.2 Numpy数组的基本索引和切片
        • 1.4.3 Numpy布尔索引
        • 1.4.4 数组运算和广播机制
        • 1.4.5 Numpy数组的赋值和Copy复制
        • 1.4.6 Numpy数组的形状变换
        • 1.4.7 Numpy数组的拼接
      • 1.5 Numpy读取文件操作，数组的序列化和反序列化
      • 1.6 Numpy中的聚合函数
    • 第二章 数据分析处理库Pandas
      • 2.1 pandas读取和保存excel和csv文件(以及数据结构类型)
      • 2.2 序列数据的常用操作
      • 2.3 数据框的常用操作
      • 2.4 pandas筛选数据
      • 2.5 pandas去除重复数据
      • 2.6 pandas分组统计
      • 2.7 pandas合并表数据
      • 2.8 批量自动化读取文件
      • 2.9 merge连接操作
      • 2.10 pandas数据计算
      • 2.11 apply实现快速变换

第一章 科学计算库Numpy

1.1 认识Ndarray

  1. 定义：

    • Ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组
    • 它是一系列同类型数据的集合，以0下标开始进行集合中元素的索引；
    • Ndarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域

  2. 例子：

    • ## 二维
data2 = np.array([[1, 2],[3, 4]])
data2## import numpy as np  ## 导入numpy，给他起个别名np
data = np.array([1, 2, 3, 4])   ## np.array() 创建一个Ndarray
print(data)## [1 2 3 4]type(data)  ## 查看数据类型## numpy.ndarray## python写法
## 对[1, 2, 3, 4]这四个数分别加1
list_data = [1, 2, 3, 4]for i in range(len(list_data)):# list_data[i] = list_data[i] + 1list_data[i] += 1
print(list_data)## [2, 3, 4, 5]## Ndarray 写法
data = np.array([1, 2, 3, 4])
data = data + 1  ## ndarray本身可以当做一个整体来计算
print(data)## [2 3 4 5]## 二维
data2 = np.array([[1, 2],[3, 4]])
data2## 
array([[1, 2],[3, 4]])data2 = data2 + 1
data2array([[2, 3],[4, 5]])

1.2 Ndarray的属性

  1. 属性及其定义：

    属性含义
    Ndarray.ndim查看ndarray的纬度
    Ndarray.shape查看ndarray的形状
    Ndarray.size查看ndarray的元素个数
    Ndarray.dtype查看ndarray的元素数据类型
    Ndarray.itemsize查看ndarray中的每个元素的字节大小

  2. 示例：

    • ## nidim
data = np.array([1, 2, 3, 4])
data2 = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
data3 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.0])print(data.ndim)
print(data2.ndim)## shape
print(type(data.shape))
print(data.shape)
print(data2.shape)
print(data.shape[0])  ##一定要注意下标
print(data2.shape)
print(data2.shape[0]) ## 两个一维数组
print(data2.shape[1]) ## 一个一位数组有三列## size
print(data.size)
print(data2.size)## dtype
print(data.dtype)
print(data2.dtype)
print(data3.dtype)  ## float就是浮点数
print(data3[0]) ## 全部变成浮点数了## itemsize
print(data3.itemsize)  ## 8表示8个字节，每8位为一个字节    64/8=8
print(data2.itemsize)##
1
2
<class 'tuple'>
(4,)
(2, 3)
4
(2, 3)
2
3
4
6
int32
int32
float64
1.0
8
4

1.3 Numpy中的数据类型

  1. 数据类型：

    • 类型说明
      int8,uint8有符号和无符号的8位整数
      int 16,uint16有符号和无符号的16位整数
      int32,uint32有符号和无符号的32位整数
      int64,uint64有符号和无符号的64位整数
      float1616位半精度浮点数
      float3232位半精度浮点数
      float6464位半精度浮点数
      bool存储True和False的布尔类型
      string字符串类型
    • 8位 = 1字节
      16位2 = 2字节
      32位 = 4字节
      64位 = 8字节

    • 优点：

      • 用合适的类型存储，可以节约内存空间
      • 用尽量小的位数存储，可以加快运算速度

  2. 示例：

    • ## int整型
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  ## 32位4个字节
print(data.dtype)## int32data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype = np.int8) 
data1
## array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int8)data1.dtype
## dtype('int8')data.itemsize
## 4   #4个字节data1.itemsize
## 1  #一个字节data2 = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int16)data2.dtype
## dtype('int16')data2.itemsize
## 2## float浮点数
data3 = np.array([1.0, 1.1, 1.2])
data3.dtype
## dtype('float64')data3.itemsize
## 8data4 = np.array([1.0, 1.1, 1.2], dtype=np.float16)
data4
## array([1. , 1.1, 1.2], dtype=float16)data4.dtype
## dtype('float16')data4.itemsize
## 2## bool布尔值
data5 = np.array([True, False, True])
data5.dtype
## dtype('bool')data5.itemsize
## 1## 字符串
data6 = np.array(['a', 'b'])
data6.dtype  ## U1,U2,U3..这些表示unicode字符
## dtype('<U1')data6.itemsize
## 4data7 = np.array(['ab', 'bc'])
data7.dtype
## dtype('<U2')data7.itemsize
## 8

1.4 Numpy数组

1.4.1 Numpy数组的创建
  1. 函数说明
    np.array将输入的数据（列表、元组、数组或其他序列）转化为ndarray
    np.asarray将输入转换为ndarray，如果输入本身是一个ndarray就不进行复制
    np.arange类似于内置的range， 但返回的是一个ndarray而不是列表
    np.ones, np.ones_like根据指定的形状和dtype创建一个全为1的数组，ones_like以另一个数组为参数，根据形状和dtype创建一个全为1的数组
    np.zeros, np.zeros_like类似于ones和ones_like， 只不过产生的是全0的数组
    np.empty, np.empty_like创建新数组，只分配空间而不填充任何数据
    np.eye, np.identity创建一个正方的N*N单位矩阵（对角线为1，其余为0）

  2. 示例：

    • ## np.array、np.asarray
import numpy as np
data = np.array([1,2,3,4,5])
print(data)
type(data)##
[1 2 3 4 5]
numpy.ndarraydata1 = np.array((1,2,3,4,5))
print(data1)
type(data1)## 
[1 2 3 4 5]
numpy.ndarraydata2 = np.asarray([1,2,3,4,5])
print(data2)
type(data2)## 
[1 2 3 4 5]
numpy.ndarrayid(data), id(data1)## (2748573991824, 2748574043760)id(data), id(data2), id(data3)## (2748573991824, 2748573994512, 2748573991824)#通过asarray传进来的不会创建心得数组data3[0] = 2
data3## array([2, 2, 3, 4, 5])data## array([2, 2, 3, 4, 5])#因为data和data3的地址一样，所以都改变数组的值

    • ## np.arange
data4 = np.arange(10)
print(data4)
type(data4)##
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
numpy.ndarray

    • ## np.ones, np.ones_like
data5 = np.ones((5,))
print(data5)
data5.dtype## 
[1. 1. 1. 1. 1.]
dtype('float64')data6 = np.ones_like(data5)  ## like就是创建一个跟传入的ndarray相同属性的ndarray
print(data5)## [1. 1. 1. 1. 1.]id(data5), id(data6)## (2748574061552, 2748574043856)
    • ## np.zeros, np.zeros_like
data7 = np.zeros((5,))
print(data7)
data7.dtype## 
[0. 0. 0. 0. 0.]
dtype('float64')data8 = np.zeros((5,),dtype=np.int16)
print(data8)data9 = np.zeros_like(data8)
data9## 
[0 0 0 0 0]
array([0, 0, 0, 0, 0], dtype=int16)

    • ## np.empty, np.empty_like
data10 = np.empty((5,))
print(data10)
data10.dtype## 
[0. 0. 0. 0. 0.]
dtype('float64')data11 = np.empty((5,),dtype=np.int32)  ## 分配的空间不同，出现的值带有随机性
data11## array([-242862944,        639,          0,          0,     131074])data12 = np.empty_like(data11)
data12## array([-241241376,        639,          0,          0,          1])
    • ## np.eye, np.identity
data13 = np.eye(4)
print(data13)
data13.dtype##
[[1. 0. 0. 0.][0. 1. 0. 0.][0. 0. 1. 0.][0. 0. 0. 1.]]
dtype('float64')data14 = np.eye(4, dtype = np.int16)
data14##
array([[1, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 1]], dtype=int16)data15 = np.identity(4)
print(data15)
data15.dtype## [[1. 0. 0. 0.][0. 1. 0. 0.][0. 0. 1. 0.][0. 0. 0. 1.]]
dtype('float64')data16 = np.identity(4, dtype = np.int32)
print(data16)
data16.dtype##
[[1 0 0 0][0 1 0 0][0 0 1 0][0 0 0 1]]
dtype('int32')
1.4.2 Numpy数组的基本索引和切片

  1. 索引示例：

    • ## 索引
## 一维数组
data1 = np.array([1,2,3,4,5])
data1[0]  ## [index]进行索引## 1## 二维数组
data2 = np.array([[1,2],[2,3]])
print(data2[0][1])
data2[0,1]##
2
2## 三维数组
data3 = np.array([[[1,2]],[[2,3]]])
print(data3[0][0][1])
data3[0,0,1]##
2
2

  2. 切片示例：

    • ## 切片
data1 = np.array([1,2,3,4,5])
data1[0:3]## array([1, 2, 3])data1[:4]## array([1, 2, 3, 4])# 一位数组取出奇数位的数据
data1[::2]  ## start_index:end_index:step   从头到尾，步长array([1, 3, 5])data4 = np.arange(10)
data4[::2]## array([0, 2, 4, 6, 8])data4[1::2]  ## 取出偶数位的数据## array([1, 3, 5, 7, 9])
    • ## 操作数据
data4 = np.arange(10)
data5 = data4[::2] + 1
data5## array([1, 3, 5, 7, 9])data6 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
data6.shape## (2, 3)data6[:,:]##
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])data6[:,:2]##
array([[1, 2],[4, 5]])data6[:1,:1]## array([[1]])data7 = np.array([[[1,2],[3,4]]])
data7.shape## (1, 2, 2)data7[:,:,:1] ## 只保留第三维度的第一列## 
array([[[1],[3]]])
1.4.3 Numpy布尔索引

  1. 示例：

    • # 每个学生对应的成绩，身高，将他们一一索引出来names = np.array(['小明','小红','小王','小张'])
names## array(['小明', '小红', '小王', '小张'], dtype='<U2')scores = np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7]])
scores## 
array([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6],[4, 5, 6, 7]])## 查找小王
a = names == '小王'
a## array([False, False,  True, False])print(scores[a])   ## 布尔类型的索引，只有True才返回
scores[a].shape## 
[[3 4 5 6]]
(1, 4)names = np.array(['小明','小红','小王','小张','小王'])
names## array(['小明', '小红', '小王', '小张', '小王'], dtype='<U2')scores = np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7],[5,6,7,8]])
scores## 
array([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6],[4, 5, 6, 7],[5, 6, 7, 8]])b = names == '小王'
b## array([False, False,  True, False,  True])print(scores[b])   ## 布尔类型的索引，只有True才返回
scores[b].shape## 
[[3 4 5 6][5 6 7 8]]
(2, 4)scores[np.array([True,False,False,False,True])]
scores##
array([[1, 2, 3, 4],[2, 3, 4, 5],[3, 4, 5, 6],[4, 5, 6, 7],[5, 6, 7, 8]]heights = np.array([1,2,3,4,5])  scores[heights > 3]## 
array([[4, 5, 6, 7],[5, 6, 7, 8]])scores[(names == '小王') & (heights > 3)]  ## &,| 这些必须要维度相同## array([[5, 6, 7, 8]])
    • # 从一堆数字里面取出负数，并将它们变为0nums = np.array([[1,2,3,-4],[2,-3,4,5],[3,-4,5,6],[4,5,-6,7]])
nums.shape
print(nums)##
[[ 1  2  3 -4][ 2 -3  4  5][ 3 -4  5  6][ 4  5 -6  7]]c = nums < 0
c##
array([[False, False, False,  True],[False,  True, False, False],[False,  True, False, False],[False, False,  True, False]])nums[c]## array([-4, -3, -4, -6])nums[c] = 0
nums## 
array([[1, 2, 3, 0],[2, 0, 4, 5],[3, 0, 5, 6],[4, 5, 0, 7]])nums2 = np.array([[1,2,3,-4],[2,-3,4,5],[3,-4,5,6],[4,5,-6,7]])
nums2## 
array([[ 1,  2,  3, -4],[ 2, -3,  4,  5],[ 3, -4,  5,  6],[ 4,  5, -6,  7]])nums2[nums2<0] = 0  ## 只需要一条语句就搞定了
nums2## 
array([[1, 2, 3, 0],[2, 0, 4, 5],[3, 0, 5, 6],[4, 5, 0, 7]])
1.4.4 数组运算和广播机制

  1. 示例：

    • # 一维数组data = np.array([1,2,3,4,5])
data## array([1, 2, 3, 4, 5])data1 = data + 5
data1## array([ 6,  7,  8,  9, 10])data3 = data * 5
print(data3.dtype)
data3## 
int32
array([ 5, 10, 15, 20, 25])data4 = data * 4.0
print(data4.dtype)
data4## 
float64
array([ 4.,  8., 12., 16., 20.])data5 = data / 10
print(data5.dtype)
data5##
float64
array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])data6 = data * np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
data6## array([ 1.,  4.,  9., 16., 25.])
    • # 二维数组
data = np.array([[1,2],[3,4]])
print(data.shape)
data## 
(2, 2)
array([[1, 2],[3, 4]])data1 = data + 8
data1## 
array([[ 9, 10],[11, 12]])data2 = data + np.array([1,2])
data2## 
array([[2, 4],[4, 6]])data3 = data + np.array([[1,2],[1,2]]) 
data3##
array([[2, 4],[4, 6]])data4 = data * np.array([0.1,0.2])
data4##
array([[0.1, 0.4],[0.3, 0.8]])
1.4.5 Numpy数组的赋值和Copy复制
  1. data = np.array([1,2,3,4,5,6])
data## array([1, 2, 3, 4, 5, 6])data1 = data  ##赋值
data1## array([1, 2, 3, 4, 5, 6])id(data), id(data1)  ## id相同，则里面的东西一样## (2748591002512, 2748591002512)data[0] = 7
data[2] = 10
data   ## 单纯的赋值，两个ndarray都会同时改变## array([ 7,  2, 10,  4,  5,  6])data1## array([ 7,  2, 10,  4,  5,  6])## 只改变data2 保证data不变
data2 = data.copy()  ## copy函数，会复制一个副本
data2## array([ 7,  2, 10,  4,  5,  6])data2[3] = 15
data2## array([ 7,  2, 10, 15,  5,  6])data## array([ 7,  2, 10,  4,  5,  6])id(data), id(data2)## (2748591002512, 2748590984528)# 二维数组
data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
data##
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])data2 = data[:1,:2]
data2## array([[1, 2]])data2[0, 0] = 2
data2## array([[2, 2]])data  ## data2改变，data也跟着改变##
array([[2, 2, 3],[4, 5, 6]])data3 = [1, 2, 3, 4, 5]data4 = data3[:3]  ### Python列表的截取操作只是一个副本
data4## [1, 2, 3]data4[0] = 10
data4## [10, 2, 3]data3  ## 对列表，没有影响## [1, 2, 3, 4, 5]data5 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
data5## 
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])data6 = data5[:1,:2].copy()  ## 加了copy函数
data6## array([[1, 2]])data6[0] = 2
data6## array([[2, 2]])data5  ## 保持不变，无影响## 
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
1.4.6 Numpy数组的形状变换
  1. data = np.arange(20)data = np.arange(20)
data## array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,17, 18, 19])data1 = data.reshape((2, 10)) ## 二维数组
data1## 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]])data2 = data.reshape((2,2,5))  ## 三维数组
data2## 
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],[ 5,  6,  7,  8,  9]],[[10, 11, 12, 13, 14],[15, 16, 17, 18, 19]]])data2.shape## (2, 2, 5)data3 = data.reshape(2,1,10)  ## reshape指定参数shape绝对不能改变ndarray的元素个数  2 * 1* 10 =20
data3## 
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9]],[[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]]])data1.revel()  ## 会把reshape之后的数组变为原来的数组
data1# 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]])
1.4.7 Numpy数组的拼接
  1. # np.concatenate([a,b,c,..],axis=0)  #data1 = np.arange(5)
data1## array([0, 1, 2, 3, 4])data2 = np.arange(10)
data2## array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])data3 = np.concatenate([data1,data2])
data3## array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])data4 = np.concatenate([data1,data2],axis=0)  ## 一位数组axis=0，沿水平方向拼接 # axis的取值不能大于他的纬度
data4## array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])data5 = np.arange(8).reshape((4,2))
data5## 
array([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]])data6 = np.arange(6).reshape((3,2))
data6## 
array([[0, 1],[2, 3],[4, 5]])data7 = np.concatenate([data5,data6], axis=0)  ## 二维数组axis=0沿竖直方向拼接
data7##
array([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7],[0, 1],[2, 3],[4, 5]])data8 = np.arange(8).reshape((4,2))
data8## 
array([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]])data9 = np.arange(12).reshape((4,3))
data9## 
array([[ 0,  1,  2],[ 3,  4,  5],[ 6,  7,  8],[ 9, 10, 11]])data10 = np.concatenate([data8,data9],axis=1)  ## 二维数组axis=1沿水平方向拼接
data10## 
array([[ 0,  1,  0,  1,  2],[ 2,  3,  3,  4,  5],[ 4,  5,  6,  7,  8],[ 6,  7,  9, 10, 11]])

1.5 Numpy读取文件操作，数组的序列化和反序列化

  1. 读取文件操作：

    • ## 文件读取
# 在jupyter notebook中新建 scores.csv 文件
# 添加以下内容:
数学,语文,英语
90,86,84
80,76,74
89,72,88
67,65,68
91,86,89
87,85,83
69,70,82
77,78,86
72,71,78# 并保存
import numpy as npdata1 = np.genfromtxt("scores.csv", delimiter=",", skip_header=1, dtype=np.int64, encoding="utf-8") ## 接口的默认分隔符是空格     # 可以读取缺失值  # 注意读取文件的路径  # skip_header=1表示跳过第一行不读取  # dtype=np.int64 将数据类型转换为整型data2 = np.loadtxt("scores.csv", delimiter=",", skiprows=1, dtype=np.int64, encoding="utf-8")  # 不可以读取缺失值data1##array([[90, 86, 84],[80, 76, 74],[89, 72, 88],[67, 65, 68],[91, 86, 89],[87, 85, 83],[69, 70, 82],[77, 78, 86],[72, 71, 78]], dtype=int64)data2##
array([[90, 86, 84],[80, 76, 74],[89, 72, 88],[67, 65, 68],[91, 86, 89],[87, 85, 83],[69, 70, 82],[77, 78, 86],[72, 71, 78]], dtype=int64)data1.dtype## dtype('int64')data1 = data1.astype(np.int64) ## astype类型转换的接口 # 即对数据类型进行转变# 文件保存data1.shape## (9, 3)data3 = data1[:3]## 
array([[90, 86, 84],[80, 76, 74],[89, 72, 88],[67, 65, 68]], dtype=int64)np.savetxt("tmp.csv", data3, fmt="%.3f") ## %.3f就是保存三位小数np.savetxt("tmp.csv", data3, fmt="%d", delimiter=",", header="数学,语文,英语", encoding="utf-8", comments="") ##%d代表保存整数  # comments默认是#号 # header是表头

  2. 序列化和反序列化：

    • data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
data## 
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])# 序列化存储
np.save("data.npy", data)  ## 二进制文件## 反序列化读取
data1 = np.load("data.npy")
data1##
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])list_data = ["张三", '张三', '王五']
list_data## ['张三', '张三', '王五']np.save("list_data.npy",list_data)
names = np.load("list_data.npy")
print(type(names))
names##
<class 'numpy.ndarray'>
array(['张三', '张三', '王五'], dtype='<U2')a = names.tolist() ## 把numpy数组转换为Python的list列表
type(a)## list

1.6 Numpy中的聚合函数

  1. 常见的聚合函数

    • 函数说明
      np.min计算数组的最小值
      np.max计算数组的最大值
      np.sum计算数组的总和
      np.mean计算数组的平均值
      np.std计算数组的方差
      np.argmax计算出现最大值的下标
      np.argmin计算出现最小值的下标

  2. 示例：

    • import numpy as npdata = np.arange(10)
data## array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])np.min(data)## 0np.max(data)## 9np.sum(data)## 45np.mean(data)## 4.5np.std(data)## 2.8722813232690143np.argmax(data)## 9np.argmin(data)## 0names = ['张三', '李四', '王五']
age = np.array([25,27,22])idx1 = np.argmax(age)
idx1## 1names[idx1]## '李四'idx2 = np.argmin(age)
idx2## 2names[idx2]'王五'

  3. 多维数组的聚合:

    • data = np.array([1,2,3,4])
np.sum(data)## 10# 二维数组
data1 = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
data1## 
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])a = np.sum(data1, axis=0)  ##沿着y轴方向聚合
a## array([5, 7, 9])a.shape## (3,)b = np.sum(data1, axis=1)  ##沿着x轴方向聚合
b## array([ 6, 15])b.shape## (2,)data1.shape## (2, 3)# 三维数组
data3 = np.array([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]])
data3.shape## 
array([[[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]]])a = np.sum(data3, axis=0)   ## 三维数组axis=0 与原数组不变
a##
array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]])a.shape## (2, 4)b = np.sum(data3, axis=1)  ## 三维数组axis=1，对应的是y轴竖着看
b## array([[ 6,  8, 10, 12]])b.shape## (1, 4)c= np.sum(data3, axis=2)  ## 三维数组axis=2，对应的是x轴横着看
c## array([[10, 26]])c.shape## (1, 2)data1##
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])np.argmax(data1, axis=0)  ## 1的下标对应的是 4 、 5 、6    y轴竖着看## array([1, 1, 1], dtype=int64)np.argmax(data1, axis=1) ## 2的下标对应的是 3 、 6         x轴横着看## array([2, 2], dtype=int64)np.mean(data1, axis=1,dtype=np.int32)## array([2, 5])

第二章 数据分析处理库Pandas

2.1 pandas读取和保存excel和csv文件(以及数据结构类型)

  1. excel:

    • import pandas as pd
# 读文件数据
data = pd.read_excel("data/学生信息.xlsx",sheet_name="测试") ## sheet_name指定名字叫做测试的那张表，默认读第一张工作表 # pd.read("文件路径",..)
data# 导出数据
data.to_excel("数据.xlsx", index=None)  ## 表示导出不需要下标

  2. csv:

    • ## 注意excel用记事本打开会乱码，而csv文件用记事本打开不会。excel可读性比csv差import pandas as pd
data = pd.read_csv("data/学生信息.csv", engine="python", encoding='gbk')  ## engine=c 的时候读取csv文件会报错，要把它换成python引擎  # 注意有的编码格式是gbk而不是utf-8
datadata.to_csv("保存.csv",encoding='gbk', index=None)  ## 编码需要改成gbk才不会乱码，视文件编码格式为主

  3. 读写数据库（MySQL）数据：

    • SQLAlchemy连接MySQL数据库

      • from sqlalchemy import create_engin
## 创建一个mysql连接器，用户名为root，密码为1234
## 地址为127.0.0.1，数据库名称为testdb，编码为utf-8
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/meal?charset=utf8')
print(engine)##
Engine(mysql+pymysql://root:***@127.0.0.1:3306/meal?charset=utf8)

    • 使用read_sql_table、read_sql_query、read_sql函数读取数据库数据

      • read_sql_table只能读取数据库的某一张表， 不能执行查询操作；
        read_sql_query函数只能实现查询，不能读取某张表；
        read_sql是上面两者的综合，既能读取某张表的数据，又能实现查询操作。

        在这里插入图片描述

      • import pandas as pd
order1 = pd.read_sql_table("meal_order_detail1", con=engine)
order1   
###  meal_order_detail1是数据表，engine是连接器

    • 数据库数据存储：

      • 将DataFrame写入到数据库中，同样也要依赖SQLAlchemy库的create_engine函数创建数据库连接。

        与数据库读取有3个函数不同，数据库存储只有一个to_sql方法。语法如下：

        DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists=‘fail’, index=True index_label=None, dtype=None)

        在这里插入图片描述

      • ### 使用to_sql方法写入数据
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/bd20db?charset=utf8')data = pd.read_excel("./data/student_bd20.xlsx")
data.to_sql('student_bd20',if_exists='fail',index=False,con=engine)

  4. 数据结构类型：

    • ## 接上面csvtype(data)## pandas.core.frame.DataFrame  #数据框data['班级']## 
0     1班
1     1班
2     1班
..	  ..
34    4班
Name: 班级, dtype: objecttype(data['班级'])## pandas.core.series.Series # 序列数据type(data['学号'])## pandas.core.series.Series# 拿取多个字段需要再嵌套一个方括号data[['班级', '学号', '体重']]type(data[['班级', '学号', '体重']])## pandas.core.frame.DataFrame

2.2 序列数据的常用操作

  1. 查看序列数据的数据类型：
  • data["班级"].dtype## dtype('O')  # o 表示字符串data["学号"].dtype## dtype('int64')data["性别"].dtype## dtype('O')

  1. 查看序列数据的不同取值：

    • data["班级"].unique()## array(['1班', '2班', '3班', '4班'], dtype=object)data["性别"].unique()## array(['男', '女'], dtype=object)

  2. 查看序列数据的不同取值对应的数量：

    • data["性别"].value_counts()##
女    19
男    16
Name: 性别, dtype: int64data["班级"].value_counts()##
1班    10
2班    10
3班    10
4班     5
Name: 班级, dtype: int64

  3. 查看序列数据的统计信息：

    • # 最大值
data["身高"].max()## 195# 最小值
data["身高"].min()## 155# 平均值
data["身高"].mean()## 174.14285714285714# 中位数
data["身高"].median()## 173.0

  4. 序列数据的排序：

    • import pandas as pd
data = pd.read_csv("data/学生信息.csv", engine="python", encoding='gbk')
data##班级	学号	性别	身高	体重
0	1班	1101	男	173	63
1	1班	1102	女	192	73
2	1班	1103	男	186	82
3	1班	1104	女	167	81
4	1班	1105	女	159	64
5	2班	1201	男	188	68
6	2班	1202	女	176	94
7	2班	1203	男	160	53
8	2班	1204	女	162	63
9	2班	1205	女	167	63
10	3班	1301	男	161	68
11	3班	1302	女	175	57
12	3班	1303	男	188	82
13	3班	1304	男	195	70
14	3班	1305	女	187	69
15	1班	2101	男	174	84
16	1班	2102	女	161	61
17	1班	2103	男	157	61
18	1班	2104	女	159	97
19	1班	2105	男	170	81
20	2班	2201	男	193	100
21	2班	2202	女	194	77
22	2班	2203	男	155	91
23	2班	2204	男	175	74
24	2班	2205	女	183	76
25	3班	2301	女	157	78
26	3班	2302	男	171	88
27	3班	2303	女	190	99
28	3班	2304	女	164	81
29	3班	2305	男	187	73
30	4班	2401	女	192	62
31	4班	2402	男	166	82
32	4班	2403	女	158	60
33	4班	2404	女	160	84
34	4班	2405	女	193	54

    • # 对身高进行排序，取前5条数据，默认从小到大
data["身高"].sort_values().head() # 默认前5条##
22    155
17    157
25    157
32    158
18    159
Name: 身高, dtype: int64# 对身高进行排序，取前5条数据，改为从大到小
data["身高"].sort_values(ascending=False).head()##
13    195
21    194
34    193
20    193
1     192
Name: 身高, dtype: int64

2.3 数据框的常用操作

  1. 查看数据框的前面几条数据：

    • data.head()  # 默认前五条数据 #data.head(10) 前10条数据## 班级	学号	性别	身高	体重
0	1班	1101	男	173	63
1	1班	1102	女	192	73
2	1班	1103	男	186	82
3	1班	1104	女	167	81
4	1班	1105	女	159	64

  2. 查看数据框的基本属性信息：

    • data.info()##
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>  # 数据框
RangeIndex: 35 entries, 0 to 34  # 下标0 到 34，即35行数据
Data columns (total 5 columns):  # 5列数据#   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 0   班级      35 non-null     object  # 字符串1   学号      35 non-null     int64   # 整数2   性别      35 non-null     object3   身高      35 non-null     int64 4   体重      35 non-null     int64 
dtypes: int64(3), object(2)
memory usage: 1.5+ KB  # 内存占用

  3. 查看数据框的统计信息：

    • data.describe()##学号			身高			体重
count	35.00000	35.000000	35.000000
mean	1803.00000	174.142857	74.657143
std		536.87741	13.541098	12.895377
min		1101.00000	155.000000	53.000000
25%		1204.50000	161.000000	63.000000
50%		2103.00000	173.000000	74.000000
75%		2301.50000	187.500000	82.000000
max		2405.00000	195.000000	100.000000# count	总数
# mean 	平均值
# std  	方差
# min  	最小值
# max  	最大值
# 25%  	25%中的最小的
# 50%  	50%中的最小的
# 75%  	50%中的最小的## 注意，字符串类型无统计信息

  4. 查看数据框的表头信息：

    • data.columns## Index(['班级', '学号', '性别', '身高', '体重'], dtype='object')# 拿取第一个表头信息
data.columns[0]## '班级'# 拿取最后一个表头信息
data.columns[-1]## '体重'# 修改表头信息
data = data.rename(columns={"体重": "测试"})
data.head()##班级	学号	性别	身高	测试 # 可以发现，体重已经改为测试了
0	1班	1101	男	173	63
1	1班	1102	女	192	73
2	1班	1103	男	186	82
3	1班	1104	女	167	81
4	1班	1105	女	159	64data = data.rename(columns={"测试": "体重"})  # 改回来

  5. 数据框的排序：

    • # 取前五条数据，按指定身高进行从小到大
data.sort_values(by="身高").head() # by是指定那个字段来排序## 班级	学号	性别	身高	体重
22	2班	2203	男	155	91
17	1班	2103	男	157	61
25	3班	2301	女	157	78
32	4班	2403	女	158	60
18	1班	2104	女	159	97# 取前五条数据，按多个字段进行排序
data.sort_values(by=["身高", "体重"], ascending=False).head() ## 按照身高和体重，并从大到小进行排序##班级	学号	性别	身高	体重
13	3班	1304	男	195	70
21	2班	2202	女	194	77
20	2班	2201	男	193	100
34	4班	2405	女	193	54
1	1班	1102	女	192	73

2.4 pandas筛选数据

  1. 单条件筛选数据:

    • # 依旧用学生信息.csv这个表# 取出性别为男生的前五条数据
data1 = data["性别"]=="男"
data1.head()##
0     True  ## True为男生
1    False
2     True
3    False
4    False
Name: 性别, dtype: bool ##返回的序列数据是布尔类型# 用返回序列传给data，即传给数据框
data[data["性别"]=="男"].head()##班级	学号	性别	身高	体重
0	1班	1101	男	173	63
2	1班	1103	男	186	82
5	2班	1201	男	188	68
7	2班	1203	男	160	53
10	3班	1301	男	161	68# 身高大于180的部分学生筛选出来
data[data["身高"]>180].head()##班级	学号	性别	身高	体重
1	1班	1102	女	192	73
2	1班	1103	男	186	82
5	2班	1201	男	188	68
12	3班	1303	男	188	82
13	3班	1304	男	195	70

  2. 多条件筛选数据：

    • # 性别为女生，身高大于180的
# & 两个条件都要满足
data[(data["性别"]=="女") & (data["身高"]>180)]##班级	学号	性别	身高	体重
1	1班	1102	女	192	73
14	3班	1305	女	187	69
21	2班	2202	女	194	77
24	2班	2205	女	183	76
27	3班	2303	女	190	99
30	4班	2401	女	192	62
34	4班	2405	女	193	54# | 至少有一个条件成立就行
# 取前五条数据
data[(data["性别"]=="女") & (data["身高"]>180)].head()##班级	学号	性别	身高	体重
1	1班	1102	女	192	73
2	1班	1103	男	186	82
3	1班	1104	女	167	81
4	1班	1105	女	159	64
5	2班	1201	男	188	68# 性别为女生，身高大于180，并且为一班的
data[(data["性别"]=="女") & (data["身高"]>180) & (data["班级"]=='1班')]##班级	学号	性别	身高	体重
1	1班	1102	女	192	73

2.5 pandas去除重复数据

  1. 计算重复数据的数量：

    • ## 所用数据data文件夹的重复数据样本.xlsx 文件data = pd.read_excel("data/重复数据样本.xlsx")
data##用户编号	下单日期	下单数量
0	10001	2019-10-01	10
1	10002	2019-10-04	8
2	10003	2019-09-23	15
3	10004	2019-10-12	9
4	10005	2019-10-14	20
5	10006	2019-10-15	17
6	10007	2019-08-26	19
7	10001	2019-10-01	10
8	10008	2019-09-16	6
9	10009	2019-10-08	14
10	10010	2019-10-02	7
11	10011	2019-10-03	11
12	10012	2019-10-05	12
13	10013	2019-10-06	13
14	10014	2019-10-24	23
15	10005	2019-10-14	20
16	10007	2019-08-26	19
17	10001	2019-10-01	10
18	10015	2019-08-26	15
19	10016	2019-10-07	4

    • # 计算重复数据
data.duplicated()##
0     False
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6     False
7      True
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
13    False
14    False
15     True
16     True
17     True
18    False
19    False
dtype: bool   # 返回的序列数据是布尔类型，True出现的是重复性数据data.duplicated().sum()## 4   # 返回的是4，即有4条重复数据

  2. 快速去除重复数据：

    • # 去掉重复性数据
data1 = data.drop_duplicates() 
data1##用户编号	下单日期	下单数量
0	10001	2019-10-01	10
1	10002	2019-10-04	8
2	10003	2019-09-23	15
3	10004	2019-10-12	9
4	10005	2019-10-14	20
5	10006	2019-10-15	17
6	10007	2019-08-26	19
8	10008	2019-09-16	6
9	10009	2019-10-08	14
10	10010	2019-10-02	7
11	10011	2019-10-03	11
12	10012	2019-10-05	12
13	10013	2019-10-06	13
14	10014	2019-10-24	23
18	10015	2019-08-26	15
19	10016	2019-10-07	4# 没去除前
data.shape## (20, 3)# 去除后
data1.shape## (16, 3)

2.6 pandas分组统计

在这里插入图片描述

  1. 分组统计：

    • ## data文件夹下的分组统计数据.xlsx 文件import pandas as pd
data = pd.read_excel("data/分组统计数据.xlsx")
data##城市	订单数	销售额
0	北京	18	32000
1	北京	16	30000
2	北京	20	48000
3	北京	15	28000
4	深圳	24	40000
5	深圳	18	30000
6	深圳	14	24000
7	广州	16	26000
8	广州	14	24000
9	上海	22	46000
10	上海	18	40000# groupby
data.groupby("城市")## <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001E51D367FA0> # 返回的是一个object对象group = data.groupby("城市")
group.groups## {'上海': [9, 10], '北京': [0, 1, 2, 3], '广州': [7, 8], '深圳': [4, 5, 6]}		 #里面的数该城市所对应的下标# 看分组之后某个组的数据
group.get_group("北京")##城市	订单数	销售额
0	北京	18	32000
1	北京	16	30000
2	北京	20	48000
3	北京	15	28000group.get_group("北京")["订单数"]## 
0    18
1    16
2    20
3    15
Name: 订单数, dtype: int64# 计算北京的总订单数
group.get_group("北京")["订单数"].sum()## 69# 计算所有组的总订单数
group["订单数"].sum()##
城市
上海    40
北京    69
广州    30
深圳    56
Name: 订单数, dtype: int64data.groupby("城市")["订单数"].sum()## 
城市
上海    40
北京    69
广州    30
深圳    56
Name: 订单数, dtype: int64# 计算所有组的销售额
data.groupby("城市")["销售额"].sum()##
城市
上海     86000
北京    138000
广州     50000
深圳     94000
Name: 销售额, dtype: int64

  2. 分组统计练习：

    • ## data下面的 学生信息.xlsx 文件
import pandas as pd
data = pd.read_excel("data/学生信息.xlsx")
data##班级	学号	性别	身高	体重
0	1班	1101	男	173	63
1	1班	1102	女	192	73
2	1班	1103	男	186	82
3	1班	1104	女	167	81
4	1班	1105	女	159	64
5	2班	1201	男	188	68
6	2班	1202	女	176	94
7	2班	1203	男	160	53
8	2班	1204	女	162	63
9	2班	1205	女	167	63
10	3班	1301	男	161	68
11	3班	1302	女	175	57
12	3班	1303	男	188	82
13	3班	1304	男	195	70
14	3班	1305	女	187	69
15	1班	2101	男	174	84
16	1班	2102	女	161	61
17	1班	2103	男	157	61
18	1班	2104	女	159	97
19	1班	2105	男	170	81
20	2班	2201	男	193	100
21	2班	2202	女	194	77
22	2班	2203	男	155	91
23	2班	2204	男	175	74
24	2班	2205	女	183	76
25	3班	2301	女	157	78
26	3班	2302	男	171	88
27	3班	2303	女	190	99
28	3班	2304	女	164	81
29	3班	2305	男	187	73
30	4班	2401	女	192	62
31	4班	2402	男	166	82
32	4班	2403	女	158	60
33	4班	2404	女	160	84
34	4班	2405	女	193	54

    • ## 练习
# 1、按照班级分组，算学生的身高的统计信息data.groupby("班级")["身高"].max().reset_index()  # reset_index() 重置下标  #max() 最大值##班级	身高
0	1班	192
1	2班	194
2	3班	195
3	4班	193data.groupby("班级")["身高"].min().reset_index()  # reset_index() 重置下标## 班级	身高
0	1班	157
1	2班	155
2	3班	157
3	4班	158# 改变字段
a = data.groupby("班级")["身高"].max().reset_index()
a.columns = ["班级","身高的最大值"]
a##班级	身高的最大值
0	1班	192
1	2班	194
2	3班	195
3	4班	193# 2、按班级，计算体重的统计信息
# 体重的最大值
b = data.groupby("班级")["体重"].max().reset_index()
b.columns = ["班级", "体重的最大值"]
b##班级	体重的最大值
0	1班	97
1	2班	100
2	3班	99
3	4班	84# 3、每个班级里面男生跟女生的身高情况的统计信息（多个字段分组）
# 按照班级性别分组，算出各个班男女的身高的最大值
c = data.groupby(["班级","性别"])["身高"].max().reset_index()
c.columns = ["班级", "性别", "身高的最大值"]
c##班级	性别	身高的最大值
0	1班	女	192
1	1班	男	186
2	2班	女	194
3	2班	男	193
4	3班	女	190
5	3班	男	195
6	4班	女	193
7	4班	男	166

2.7 pandas合并表数据

  1. 按行方向合并数据：

    • 在这里插入图片描述

      按照行方向合并，数据要具有相同的字段

    • # data文件夹下的行拼接数据文件夹下有4个xlsx文件
import pandas as pd
data1 = pd.read_excel("data/行拼接数据/用户数据1.xlsx")
data2 = pd.read_excel("data/行拼接数据/用户数据2.xlsx")
data3 = pd.read_excel("data/行拼接数据/用户数据3.xlsx")
data4 = pd.read_excel("data/行拼接数据/用户数据4.xlsx")data1
##用户编号	订单数
0	1	4
1	2	8
2	3	9
3	4	12
4	5	6data2
##用户编号	订单数
0	6	5
1	7	2
2	8	11
3	9	18
4	10	15data3
##用户编号	订单数
0	11	3
1	12	16
2	13	31
3	14	23
4	15	6data4
##
用户编号	订单数
0	16	6
1	17	34
2	18	9
3	19	12
4	20	6

    • ## 行拼接
data = pd.concat([data1,data2,data3,data4]).reset_index()
data##用户编号	订单数
0	1	4
1	2	8
2	3	9
3	4	12
4	5	6
0	6	5
1	7	2
2	8	11
3	9	18
4	10	15
0	11	3
1	12	16
2	13	31
3	14	23
4	15	6
0	16	6
1	17	34
2	18	9
3	19	12
4	20	6

  2. 按列方向合并数据：

    在这里插入图片描述

    按照列方向合并，数据的数量必须要相同

    • # data文件夹下的列拼接数据文件夹下有3个xlsx文件import pandas as pd
data5 = pd.read_excel("data/列拼接数据/用户信息1.xlsx")
data6 = pd.read_excel("data/列拼接数据/用户信息2.xlsx")
data7 = pd.read_excel("data/列拼接数据/用户信息3.xlsx")data5
##用户编号	用户性别
0	1	男
1	2	女
2	3	男
3	4	男
4	5	女data6
##
身高
0	167
1	174
2	184
3	154
4	167data7
##职业	爱好
0	学生	唱歌
1	白领	旅行
2	农民	看视频
3	学生	看小说
4	学生	唱歌

    • ## 列拼接
data = pd.concat([data5,data6,data7], axis=1)  ## axis=1 按照列方向拼接
data##用户编号	用户性别	身高	职业	爱好
0	1	男	167	学生	唱歌
1	2	女	174	白领	旅行
2	3	男	184	农民	看视频
3	4	男	154	学生	看小说
4	5	女	167	学生	唱歌

2.8 批量自动化读取文件

  1. # 在data文件夹下的合并练习数据的 文件
import pandas as pd
import os  ## 操作系统库
os.listdir("data/列拼接数据/")  ## os.listdit() 返回该目录下的所有的数据文件的名字，并且返回的是一个列表结构## ['用户信息1.xlsx', '用户信息2.xlsx', '用户信息3.xlsx']import pandas as pd
import os  ## 操作系统库
files = os.listdir("data/合并练习数据/")
len(files)## 1000 		# 1000个文件data_list = [] ## 定义一个列表，专门用来存放我们在for循环里面读进来的每一个数据文件for file in files:	## file指的是每个数据文件的名字，用for循环迭代files这一千个个数据文件的名字传入filedata = pd.read_excel("data/合并练习数据/" + file) # data里面现在就存放了每个数据文件读进来的那些数据data_list.append(data)len(data_list)
## 1000all_data1 = pd.concat(data_list)  ## 按照行拼接
all_data1[["用户编号","订单数"]]  # 拿多个数据记得嵌套列表
##用户编号	订单数
0	0	40
0	1	81
0	10	45
0	100	50
0	101	11
...	...	...
0	995	70
0	996	60
0	997	71
0	998	84
0	999	62
1000 rows × 2 columns
  2. ## 改进
# 1、
import pandas as pd
import osdata_dir = "data/合并练习数据/"  
files = os.listdir(data_dir)
data_list = []
for file in files:	## file指的是每个数据文件的名字，用for循环迭代files这一千个个数据文件的名字传入filedata = pd.read_excel("data/合并练习数据/" + file) # data里面现在就存放了每个数据文件读进来的那些数据data_list.append(data)  ## 将data的数据追加进定义好的data_list列表中
all_data = pd.concat(data_list)
all_data[["用户编号", "订单数"]]##用户编号	订单数
0	0	40
0	1	81
0	10	45
0	100	50
0	101	11
...	...	...
0	995	70
0	996	60
0	997	71
0	998	84
0	999	62
1000 rows × 2 columns# 2、
import pandas as pd
import osdata_dir = r"C:\Users\24998\数据分析\第十五章 数据分析处理库pandas\data\合并练习数据"	# 在路径前面加r，即保持字符原始值的意思,否则报错
files = os.listdir(data_dir)
data_list = []
for file in files:  ## file指的是每个数据文件的名字，用for循环迭代files这一千个个数据文件的名字传入filedata = pd.read_excel(os.path.join(data_dir, file)) # data里面现在就存放了每个数据文件读进来的那些数据 	# os下的path下的join()方法，只需要传入绝对路径，和for循环遍历的文件名 # data_dir 是之前的绝对路径data_list.append(data)  ## 将data的数据追加进定义好的data_list列表中
all_data = pd.concat(data_list)
all_data[["用户编号", "订单数"]]##用户编号	订单数
0	0	40
0	1	81
0	10	45
0	100	50
0	101	11
...	...	...
0	995	70
0	996	60
0	997	71
0	998	84
0	999	62
1000 rows × 2 columns

2.9 merge连接操作

​在这里插入图片描述

将一张数据表和另一张数据表关联起来，形成一个新的数据表

  1. merge连接数据

    • # data文件夹下merge目录下的两xlsx个文件
import pandas as pd
data1 = pd.read_excel("data/merge连接数据/用户订单信息.xlsx")
data1## 用户编号	订单数
0	u001	23
1	u002	35
2	u002	24
3	u003	14
4	u004	20
5	u005	40data2 = pd.read_excel("data/merge连接数据/用户基本属性.xlsx")
data2##
用户编号	性别	职业
0	u001	男	学生
1	u002	女	会计师
2	u003	男	程序员
3	u004	男	学生
4	u005	女	律师

    • # 将以上两张表拼接起来（两种方法）
# 1、
data = pd.merge(data1,data2,on="用户编号") 	# 用on连接
data##用户编号	订单数	性别	职业
0	u001	23	男	学生
1	u002	35	女	会计师
2	u002	24	女	会计师
3	u003	14	男	程序员
4	u004	20	男	学生
5	u005	40	女	律师# 2、
data3 = data1.merge(data2,on="用户编号")
data3## 用户编号	订单数	性别	职业
0	u001	23	男	学生
1	u002	35	女	会计师
2	u002	24	女	会计师
3	u003	14	男	程序员
4	u004	20	男	学生
5	u005	40	女	律师## 判断性别是否影响了用户下单数
data.groupby("性别")["订单数"].mean().reset_index()## 性别	订单数
0	女	33.0
1	男	19.0

2.10 pandas数据计算

​ 在这里插入图片描述

  1. # data文件夹下的学生.xlsx文件
import pandas as pd
data = pd.read_excel("data/学生信息.xlsx")
data## 班级	学号	性别	身高	体重
0	1班	1101	男	173	63
1	1班	1102	女	192	73
2	1班	1103	男	186	82
3	1班	1104	女	167	81
4	1班	1105	女	159	64
5	2班	1201	男	188	68
6	2班	1202	女	176	94
7	2班	1203	男	160	53
8	2班	1204	女	162	63
9	2班	1205	女	167	63
10	3班	1301	男	161	68
11	3班	1302	女	175	57
12	3班	1303	男	188	82
13	3班	1304	男	195	70
14	3班	1305	女	187	69
15	1班	2101	男	174	84
16	1班	2102	女	161	61
17	1班	2103	男	157	61
18	1班	2104	女	159	97
19	1班	2105	男	170	81
20	2班	2201	男	193	100
21	2班	2202	女	194	77
22	2班	2203	男	155	91
23	2班	2204	男	175	74
24	2班	2205	女	183	76
25	3班	2301	女	157	78
26	3班	2302	男	171	88
27	3班	2303	女	190	99
28	3班	2304	女	164	81
29	3班	2305	男	187	73
30	4班	2401	女	192	62
31	4班	2402	男	166	82
32	4班	2403	女	158	60
33	4班	2404	女	160	84
34	4班	2405	女	193	54

    • # 计算学生的BMI
## 先把身高换成以米为单位
data["身高"].values  #values就是序列数据的一个属性 # 返回一个array##
array([173, 192, 186, 167, 159, 188, 176, 160, 162, 167, 161, 175, 188,195, 187, 174, 161, 157, 159, 170, 193, 194, 155, 175, 183, 157,171, 190, 164, 187, 192, 166, 158, 160, 193], dtype=int64)type(data["身高"].values)## numpy.ndarray # 所以pandas里面的每一列的序列数据其实就是底层封装的numpy里面的数组
# 由以上可知，我们可以直接按照numpy的计算方式# BMI
a = data["体重"] / ((data["身高"]/100) * (data["身高"]/100))
a##
0     21.049818
1     19.802517
2     23.702162
3     29.043709
4     25.315454
5     19.239475
6     30.346074
7     20.703125
8     24.005487
9     22.589551
10    26.233556
11    18.612245
12    23.200543
13    18.408941
14    19.731762
15    27.744748
16    23.533043
17    24.747454
18    38.368735
19    28.027682
20    26.846358
21    20.459135
22    37.877211
23    24.163265
24    22.694019
25    31.644286
26    30.094730
27    27.423823
28    30.116002
29    20.875633
30    16.818576
31    29.757585
32    24.034610
33    32.812500
34    14.497033
dtype: float64# 新增一列BMI指数，显示前五条数据
data["BMI指数"] = a
data.head()##班级	学号	性别	身高	体重	BMI指数
0	1班	1101	男	173	63	21.049818
1	1班	1102	女	192	73	19.802517
2	1班	1103	男	186	82	23.702162
3	1班	1104	女	167	81	29.043709
4	1班	1105	女	159	64	25.315454

      ​

2.11 apply实现快速变换

在这里插入图片描述

  1. 一般方法(for循环)

    • # 接pandas数据计算
# 实现新增身体情况的一列，体重过低，体重正常，超重# 一般方法
list_data = [] # 定义一个列表，存放BMI所对应的情况
for bmi in data["BMI指数"]:if bmi < 18.5:a = "体重过低"#list_data.append(a)elif bmi < 24:a = "体重正常"#list_data.append(a)else:a = "超重"#list_data.append(a)list_data.append(a)
list_data  ### 存放了所有人的身体情况##
['体重正常','体重正常','体重正常','超重','超重','体重正常','超重','体重正常','超重','体重正常','超重','体重正常','体重正常','体重过低','体重正常','超重','体重正常','超重','超重','超重','超重','体重正常','超重','超重','体重正常','超重','超重','超重','超重','体重正常','体重过低','超重','超重','超重','体重过低']data["身体情况"] = list_data
data.head()  ## 默认显示前五条数据##班级	学号	性别	身高	体重	BMI指数	身体情况
0	1班	1101	男	173	63	21.049818	体重正常
1	1班	1102	女	192	73	19.802517	体重正常
2	1班	1103	男	186	82	23.702162	体重正常
3	1班	1104	女	167	81	29.043709	超重
4	1班	1105	女	159	64	25.315454	超重

  2. apply：

    • # apply  # 相当于已经自动实现了一个for循环了
data["BMI指数"].apply(lambda x: x).head()  ## apply的意思是运用，运用了什么函数。lambda x: x 函数指的是他自己，apply(lambda x: x)就是运用它本身，所以传他本身的数据##
0    21.049818
1    19.802517
2    23.702162
3    29.043709
4    25.315454
Name: BMI指数, dtype: float64# 实现新增身体情况的一列，体重过低，体重正常，超重def body(bmi):if bmi < 18.5:return "体重过低"elif bmi<24:return "体重正常"else :return "超重"
b = data["BMI指数"].apply(body).head()  #默认查询前五条数据
b## 
0    体重正常
1    体重正常
2    体重正常
3      超重
4      超重
Name: BMI指数, dtype: objectdata["身体情况_apply"] = b
data.head()## 班级	学号	性别	身高	体重	BMI指数	身体情况	身体情况_apply
0	1班	1101	男	173	63	21.049818	体重正常	体重正常
1	1班	1102	女	192	73	19.802517	体重正常	体重正常
2	1班	1103	男	186	82	23.702162	体重正常	体重正常
3	1班	1104	女	167	81	29.043709	超重	超重
4	1班	1105	女	159	64	25.315454	超重	超重
    • #用apply将男生变成1，女生变成2
def sex(x):if x == "男":return 1elif x == "女":return  2c = data["性别"].apply(sex)
c.head()##
0    1
1    2
2    1
3    2
4    2
Name: 性别, dtype: int64data["新增列性别"] = c
data.head()##班级	学号	性别	身高	体重	BMI指数	身体情况	身体情况_apply	新增列性别
0	1班	1101	男	173	63	21.049818	体重正常	体重正常	1
1	1班	1102	女	192	73	19.802517	体重正常	体重正常	2
2	1班	1103	男	186	82	23.702162	体重正常	体重正常	1
3	1班	1104	女	167	81	29.043709	超重	超重	2
4	1班	1105	女	159	64	25.315454	超重	超重	2# lambda函数也可以实现
data["性别"].apply(lambda x: 1 if x == "男" else 2).head()##
0    1
1    2
2    1
3    2
4    2
Name: 性别, dtype: int64

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