爱站程序员基地2、预备知识-python核心用法常用数据分析库（下）
概述
Python 是当今世界最热门的编程语言，而它最大的应用领域之一就是数据分析。在python众多数据分析工具中，pandas是python中非常常用的数据分析库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用。使用 Pandas 我们可以 Excel/CSV/TXT/MySQL 等数据读取，然后进行各种清洗、过滤、透视、聚合分析，也可以直接绘制折线图、饼图等数据分析图表，在功能上它能够实现自动化的对大文件处理，能够实现 Excel 的几乎所有功能并且更加强大。
本实验将通过实战的方式，介绍pandas数据分析库的基本使用，让大家在短时间内快速掌握python的数据分析库pandas的使用，为后续项目编码做知识储备
实验环境
- Python 3.7
- Pycharm
任务二：Pandas数据分析实战-1
【任务目标】
本任务主要目标为使用pandas进行数据分析实战，在实战过程中带大家了解pandas模块的一下功能：
- 了解数据
- 分析数据问题
- 清洗数据
- 整合代码
【任务步骤】
1、准备工作
打开CMD窗口后，执行如下命令，打开jupyter notebook编辑器
jupyter notebook
成功执行以上命令后，系统将自动打开默认浏览器，如下图所示：
成功打开浏览器后，按如下流程创建 notebook 文件
对新建notebook进行重命名操作
2、notebook 文件新建完成后，接下来在新建的 notebook 中编写代码
- 了解数据
在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。
本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv 的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不同时间的心跳情况。数据的列信息包括人的年龄、体重、性别和不同时间的心率。
- 加载数据即查看数据集
import pandas as pddf = pd.read_csv(\'data/patient_heart_rate.csv\')df.head()
运行结果如下：
分析数据问题
- 没有列头
- 一个列有多个参数
- 列数据的单位不统一
- 缺失值
- 重复数据
- 非 ASCII 字符
- 有些列头应该是数据，而不应该是列名参数
3、清洗数据
3.1、 没有列头
如果我们拿到的数据像上面的数据一样没有列头，Pandas 在读取 csv 提供了自定义列头的参数。下面我们就通过手动设置列头参数来读取 csv，代码如下：
import pandas as pdcolumn_names= [\'id\', \'name\', \'age\', \'weight\',\'m0006\',\'m0612\',\'m1218\',\'f0006\',\'f0612\',\'f1218\']df = pd.read_csv(\'data/patient_heart_rate.csv\', names = column_names)df.head()
运行结果如下：
上面的结果展示了我们自定义的列头。我们只是在这次读取 csv 的时候，多了传了一个参数 names = column_names，这个就是告诉 Pandas 使用我们提供的列头。
4、一个列有多个参数
在数据中不难发现，Name 列包含了两个参数 Firtname 和 Lastname。为了达到数据整洁目的，我们决定将 name 列拆分成 Firstname 和 Lastname
使用 str.split(expand=True),将列表拆成新的列，再将原来的 Name 列删除
df[[\'first_name\',\'last_name\']] = df[\'name\'].str.split(expand=True)df.drop(\'name\', axis=1, inplace=True)df.head()
运行结果如下：
5、列数据的单位不统一
如果仔细观察数据集可以发现 Weight 列的单位不统一。有的单位是 kgs，有的单位是 lbs
lbs_weight_s = df[df.weight.str.contains("lbs").fillna(False)][\'weight\']lbs_weight_s = lbs_weight_s.apply(lambda lbs: "%.2fkgs" % (float(lbs[:-3])/2.2) )df.loc[lbs_weight_s.index,\'weight\'] = lbs_weight_s
运行结果如下：
6、缺失值处理
在数据集中有些年龄、体重、心率是缺失的。我们又遇到了数据清洗最常见的问题——数据缺失。一般是因为没有收集到这些信息。我们可以咨询行业专家的意见。典型的处理缺失数据的方法：
- 删：删除数据缺失的记录
- 赝品：使用合法的初始值替换，数值类型可以使用 0，字符串可以使用空字符串“”
- 均值：使用当前列的均值
- 高频：使用当前列出现频率最高的数据
- 源头优化：如果能够和数据收集团队进行沟通，就共同排查问题，寻找解决方案。
7、重复数据处理
有的时候数据集中会有一些重复的数据，执行以下代码观察数据集前10条数据
df.head(10)
运行结果如下：
观察以上结果，可以发现在我们的数据集中也存在重复的数据，如下
首先我们校验一下是否存在重复记录。如果存在重复记录，就使用 Pandas 提供的 drop_duplicates() 来删除重复数据。
df.drop_duplicates([\'first_name\',\'last_name\'],inplace=True)df.head(10)
运行结果如下：
删除weight字段重复的数据
df.drop_duplicates([\'weight\'],inplace=True)df.head(10)
运行结果如下
8、 非ASCII 字符
在数据集中 Fristname 和 Lastname 有一些非 ASCII 的字符。
处理非 ASCII 数据方式有多种
- 删除
- 替换
- 仅仅提示一下
我们使用删除的方式：
df[\'first_name\'].replace({r\'[^\\x00-\\x7F]+\':\'\'}, regex=True, inplace=True)df[\'last_name\'].replace({r\'[^\\x00-\\x7F]+\':\'\'}, regex=True, inplace=True)df.head()
运行结果如下：
9、有些列头应该是数据，而不应该是列名参数
有一些列头是有性别和时间范围组成的，这些数据有可能是在处理收集的过程中进行了行列转换，或者收集器的固定命名规则。这些值应该被分解为性别（m,f），小时单位的时间范围（00-06，06-12，12-18）
sorted_columns = [\'id\',\'age\',\'weight\',\'first_name\',\'last_name\']df = pd.melt(df, id_vars=sorted_columns, var_name=\'sex_hour\', value_name=\'puls_rate\')df = df[df.puls_rate != \'-\'].dropna()df = df.sort_values([\'id\',\'first_name\',\'last_name\']).reset_index()def split_sex_date(sex_hour): sex = sex_hour[:1] if \'f\' == sex: sex = \'女\' elif \'m\' == sex: sex = \'男\' hour = sex_hour[1:] return pd.Series([sex,hour])df[[\'sex\',\'hour\']] = df.sex_hour.apply(split_sex_date)df.drop(\'sex_hour\',axis=1)
运行结果如下：
任务三：Pandas数据分析实战-2
【任务目标】
本任务主要目标为使用pandas进行数据分析实战，在实战过程中带大家了解pandas模块的一下功能：
- 日期的处理
- 字符编码的问题
【任务步骤】
1、参考【任务一】第1步中操作，在jupyter notebook编辑中重新新建一个notebook 文件，命名为 pandas-data-processing-3，如下图所示：
2、预览数据
这次我们使用 Artworks.csv，我们选取 100 行数据来完成本次内容。具体步骤：
- 导入Pandas
- 读取 csv 数据到 DataFrame（要确保数据已经下载到指定路径）
DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构，展示速度很快，通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据。代码如下：
import pandas as pddf = pd.read_csv(\'./data/Artworks.csv\').head(100)df.head(10)
运行结果如下：
2、统计日期数据
我们仔细观察一下 Date 列的数据，有一些数据是年的范围（1976-1977），而不是单独的一个年份。在我们使用年份数据画图时，就不能像单独的年份那样轻易的画出来。我们现在就使用 Pandas 的 value_counts() 来统计一下每种数据的数量。
首先，选择要统计的列，并调用 value_counts():
df[\'Date\'].value_counts()
运行结果如下：
3、日期数据问题
Date 列数据，除了年份是范围外，还有三种非正常格式。下面我们将这几种列出来：
- 问题一，时间范围（1976-77）
- 问题二，估计（c. 1917，1917 年前后）
- 问题三，缺失数据（Unknown）
- 问题四，无意义数据（n.d.）
接下来我们会处理上面的每一个问题，使用 Pandas 将这些不规则的数据转换为统一格式的数据。
问题一和二是有数据的只是格式上欠妥当，问题三和四实际上不是有效数据。针对前两个问题，我们可以通过代码将据格式化来达到清洗的目的，然而，后两个问题，代码上只能将其作为缺失值来处理。简单起见，我们将问题三和四的数据处理为0。
处理问题一
问题一的数据都是两个年时间范围，我们选择其中的一个年份作为清洗之后的数据。为了简单起见，我们就使用开始的时间来替换这样问题的数据，因为这个时间是一个四位数的数字，如果要使用结束的年份，我们还要补齐前两位的数字。
首先，我们需要找到问题一的数据，这样我们才能将其更新。要保证其他的数据不被更新，因为其他的数据有可能是已经格式化好的，也有可能是我们下面要处理的。
我们要处理的时间范围的数据，其中包含有“-”，这样我们就可以通过这个特殊的字符串来过滤我们要处理的数据，然后，通过 split() 利用“-”将数据分割，将结果的第一部分作为处理的最终结果。
代码如下
row_with_dashes = df[\'Date\'].str.contains(\'-\').fillna(False)for i, dash in df[row_with_dashes].iterrows(): df.at[i,\'Date\'] = dash[\'Date\'][0:4]df[\'Date\'].value_counts()
运行结果如下：
处理问题二
问题二的数据体现了数据本身的不准确性，是一个估计的年份时间，我们将其转换为年份，那么，就只要保留最后四位数字即可，该数据的特点就是数据包含“c”，这样我们就可以通过这一特征将需要转换的数据过滤出来。
row_with_cs = df[\'Date\'].str.contains(\'c\').fillna(False)for i,row in df[row_with_cs].iterrows(): df.at[i,\'Date\'] = row[\'Date\'][-4:]df[row_with_cs]
运行结果如下：
处理问题三四
将这问题三四的数据赋值成初始值 0
df[\'Date\'] = df[\'Date\'].replace(\'Unknown\',\'0\',regex=True)df[\'Date\'] = df[\'Date\'].replace(\'n.d.\',\'0\',regex=True)df[\'Date\']
运行结果如下：
4、附：完成代码
注意：完整代码中删除了数据展示部分
import pandas as pddf = pd.read_csv(\'../data/Artworks.csv\').head(100)df.head(10)df[\'Date\'].value_counts()row_with_dashes = df[\'Date\'].str.contains(\'-\').fillna(False)for i, dash in df[row_with_dashes].iterrows():df.at[i,\'Date\'] = dash[\'Date\'][0:4]df[\'Date\'].value_counts()row_with_cs = df[\'Date\'].str.contains(\'c\').fillna(False)for i,row in df[row_with_cs].iterrows():df.at[i,\'Date\'] = row[\'Date\'][-4:]df[\'Date\'].value_counts()df[\'Date\'] = df[\'Date\'].replace(\'Unknown\',\'0\',regex=True)df[\'Date\'] = df[\'Date\'].replace(\'n.d.\',\'0\',regex=True)df[\'Date\'].value_counts()
