python 数据分析--数据处理工具Pandas（1）

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说明： 本文用到的数据集下载地址: 
链接：https://pan.baidu.com/s/1zSOypUVoYlGcs-z2pT2t0w 提取码：z95a

Pands模块可以帮助数据分析师轻松地解决数据的预处理问题，如数据类型的转换、缺失值的处理、描述性统计分析、数据的汇总等。Pandas模块的核心操作对象就是序列（Series）和数据框（DataFrame）。序列可以理解为数据集中的一个字段，数据框是指含有至少两个字段（或序列）的数据集。

1. 序列和数据框的构造

1.1 构造序列

构造一个序列可以使用如下方式实现：

• 通过同质的列表或元组构建。
• 通过字典构建。
• 通过Numpy中的一维数组构建。
• 通过数据框DataFrame中的某一列构建

import pandas as pd
import numpy as np

# 列表（元组）构造序列
gdp1 = pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.2,2.58])
print(gdp1)

# 字典构造序列
gdp2 = pd.Series({"北京":2.8,"上海":3.01,"广东":8.99,"浙江":8.2,"重庆":2.58})
print(gdp2)

# Numpy一维数组构建
gdp3 = pd.Series(np.array([2.8,3.01,8.99,8.2,2.58]))
print(gdp3)


# 数据框DataFrame
df = pd.DataFrame([2.8,3.01,8.99,8.2,2.58],[2.8,3.01,8.99,8.2,2.58])
gdp4 = pd.Series(df[0])
print(gdp4)

0    2.80
1    3.01
2    8.99
3    8.20
4    2.58
dtype: float64
上海    3.01
北京    2.80
广东    8.99
浙江    8.20
重庆    2.58
dtype: float64
0    2.80
1    3.01
2    8.99
3    8.20
4    2.58
dtype: float64
2.80    2.80
3.01    3.01
8.99    8.99
8.20    8.20
2.58    2.58
Name: 0, dtype: float64

1.2　构造数据框

数据框实质上就是一个数据集，数据集的行代表每一条观测，数据集的列则代表各个变量。在一个数据框中可以存放不同数据类型的序列，如整数型、浮点型、字符型和日期时间型，而数组和序列则没有这样的优势，因为它们只能存放同质数据。构造一个数据库可以应用如下方式：

• 通过嵌套的列表或元组构造。
• 通过字典构造。
• 通过二维数组构造。
• 通过外部数据的读取构造。

import pandas as pd 
import numpy as np

# 嵌套列表
df1 = pd.DataFrame([[‘张三‘,‘female‘,2001,‘"北京‘],[‘李四‘,‘female‘,2001,‘上海‘],[‘王五‘,‘male‘,2003,‘广州‘]])
print(df1)

# 字典
data = {
    "name":["张三","李四","王五"],
     "sex":["female","female","male"],
     "year":[2001,2001,2003],
     "city":["北京","上海","广州"] 
}
df2 = pd.DataFrame(data)
print(df2)


# 二维数组
arr = np.array([[‘张三‘,‘female‘,2001,‘"北京‘],[‘李四‘,‘female‘,2001,‘上海‘],[‘王五‘,‘male‘,2003,‘广州‘]])
print(arr)
df3 = pd.DataFrame(arr)
print(df3)

#外部读取
# 见下面

    0       1     2    3
0  张三  female  2001  "北京
1  李四  female  2001   上海
2  王五    male  2003   广州
  city name     sex  year
0   北京   张三  female  2001
1   上海   李四  female  2001
2   广州   王五    male  2003
[[‘张三‘ ‘female‘ ‘2001‘ ‘"北京‘]
 [‘李四‘ ‘female‘ ‘2001‘ ‘上海‘]
 [‘王五‘ ‘male‘ ‘2003‘ ‘广州‘]]
    0       1     2    3
0  张三  female  2001  "北京
1  李四  female  2001   上海
2  王五    male  2003   广州

2. Pandas从外部读取数据

2.1 文本文件的读取

Python读取txt或csv格式中的数据，可以使用Pandas模块中的read_table函数或read_csv函数。这里的“或”并不是指每个函数只能读取一种格式的数据，而是这两种函数均可以读取文本文件的数据。

• filepath_or_buffer：指定txt文件或csv文件所在的具体路径。
• sep：指定原数据集中各字段之间的分隔符，默认为Tab制表符。
• header：是否需要将原数据集中的第一行作为表头，默认将第一行用作字段名称。
• names：如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头。* * index_col：指定原数据集中的某些列作为数据框的行索引（标签）。
• usecols：指定需要读取原数据集中的哪些变量名。
• dtype：读取数据时，可以为原数据集的每个字段设置不同的数据类型。
• converters：通过字典格式，为数据集中的某些字段设置转换函数。
• skiprows：数据读取时，指定需要跳过原数据集开头的行数。
• skipfooter：数据读取时，指定需要跳过原数据集末尾的行数。
• nrows：指定读取数据的行数。
• na_values：指定原数据集中哪些特征的值作为缺失值。
• skip_blank_lines：读取数据时是否需要跳过原数据集中的空白行，默认为True。
• parse_dates：如果参数值为True，则尝试解析数据框的行索引；如果参数为列表，则尝试解析对应的日期列；如果参数为嵌套列表，则将某些列合并为日期列；如果参数为字典，则解析对应的列（字典中的值），并生成新的字段名（字典中的键）。
• thousands：指定原始数据集中的千分位符。
• comment：指定注释符，在读取数据时，如果碰到行首指定的注释符，则跳过改行。
• encoding：如果文件中含有中文，有时需要指定字符编码。
  

user_income = pd.read_table(r"E:/Data/3/data_test01.txt", sep=‘,‘,parse_dates={‘birthday‘:[0,1,2]},skiprows=2,skipfooter=3,comment=‘#‘,encoding=‘utf-8‘,thousands=‘&‘,engine=‘python‘)

user_income

2.2 电子表格的读取

Pandas模块中的read_excel函数，能完美地读取电子表格数据。其参数列表如下:

• io：指定电子表格的具体路径。
• sheetname：指定需要读取电子表格中的第几个Sheet，既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称。
• header：是否需要将数据集的第一行用作表头，默认为是需要的。
• skiprows：读取数据时，指定跳过的开始行数。
• skip_footer：读取数据时，指定跳过的末尾行数。
• index_col：指定哪些列用作数据框的行索引（标签）。
• names：如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头。
• parse_cols：指定需要解析的字段。
• parse_dates：如果参数值为True，则尝试解析数据框的行索引；如果参数为列表，则尝试解析对应的日期列；如果参数为嵌套列表，则将某些列合并为日期列；如果参数为字典，则解析对应的列（字典中的值），并生成新的字段名（字典中的键）。
• na_values：指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值。
• thousands：指定原始数据集中的千分位符。
• convert_float：默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段。
• converters：通过字典的形式，指定某些列需要转换的形式。

child_cloth = pd.read_excel(r"E:/Data/3/data_test02.xlsx",header=None,converters={0:str},names=["编号","服装名","颜色","价格"])
child_cloth

2.3 数据库的读取

• sql:SQL命令字符串
• con：连接sql数据库的engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立
• index_col: 选择某一列作为index
• coerce_float:非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入
• parse_dates:将某一列日期型字符串转换为datetime型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换，也可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式，比如{column_name:
  format string}（format string："%Y:%m:%H:%M:%S"）。
• columns:要选取的列。一般没啥用，因为在sql命令里面一般就指定要选择的列了
• chunksize：如果提供了一个整数值，那么就会返回一个generator，每次输出的行数就是提供的值的大小。

# 读入mysql数据库中的数据
# 导入第三方模块
import pymysql

#连接数据库
conn = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",database="medicalmanagementsystem",charset=‘utf8‘)
 
# 读取数据
data = pd.read_sql(‘select orderid,date,time,medical_name,medical_price from userorder where orderid <10‘,conn)

# 关闭连接
conn.close()
# 数据输出
data

3. 数据描述统计

了解数据，例如读入数据的规模如何、各个变量都属于什么数据类型、一些重要的统计指标对应的值是多少、离散变量各唯一值的频次该如何统计等。下面以某平台二手车信息为例：

import pandas as pd 

# 读取数据
second_cars = pd.read_table(r"E:/Data/3/sec_cars.csv",sep=‘,‘,encoding=‘gbk‘)

#查看数据集的行列数
print("行，列为:\n",second_cars.shape)

# 查看各个变量数据类型
print("各个变量的数据类型:\n",second_cars.dtypes)

行，列为:
 (11125, 7)
各个变量的数据类型:
 Brand             object
Name              object
Boarding_time     object
Km(W)            float64
Discharge         object
Sec_price        float64
New_price         object
dtype: object

#预览前五行
second_cars.head()

#预览尾五行
second_cars.tail()

# 数据类型转换
second_cars.Boarding_time = pd.to_datetime(second_cars.Boarding_time, format="%Y年%m月")

#  删除有NaN数据的行  可先在EXCEL里面将暂无更换为NaN，使用缺失值处理中的删除法
# 此步其实已经在做数据的清洗了。
print("数据是否存在缺失值:",any(second_cars.isnull()))
second_cars.dropna()


second_cars.New_price = second_cars.New_price.str[:-1].astype(‘float‘)   
second_cars.dtypes

数据是否存在缺失值:True
Brand                    object
Name                     object
Boarding_time    datetime64[ns]
Km(W)                   float64
Discharge                object
Sec_price               float64
New_price               float64
dtype: object

# 数值型数据的描述统计
second_cars.describe()

# 查看数据偏度和峰度值
import pandas as pd
# 挑出数值型变量
num_variables = second_cars.columns[second_cars.dtypes != ‘object‘][1:]
print(num_variables)
# 自定义函数, 计算偏度和峰度
def skew_kur(x):
    skewness  = x.skew()
    kurtsis = x.kurt()
    #返回偏度值和峰值
    return pd.Series([skewness,kurtsis],index = ([‘Skew‘,‘kurt‘]))
    
#运用apply方法
second_cars[num_variables].apply(func = skew_kur,axis =0)

Index([‘Km(W)‘, ‘Sec_price‘, ‘New_price‘], dtype=‘object‘)

这三个变量都属于右偏（因为偏度值均大于0），而且三个变量也是尖峰的（因为峰度值也都大于0）。在自定义函数中，运用到了计算偏度的skew方法和计算峰度的kurt方法，然后将计算结果组合到序列中；最后使用apply方法，该方法的目的就是对指定轴（axis=0，即垂直方向的各列）进行统计运算（运算函数即自定义函数）。

# 离散型变量的描述
second_cars.describe(include=[‘object‘])

# 离散变量的频次统计
Freq = second_cars.Brand.value_counts()
Freq_ratio = Freq/second_cars.shape[0]
Freq_df = pd.DataFrame({‘频次‘:Freq,‘频率‘:Freq_ratio})
Freq_df.head()

Freq2 = second_cars.Discharge.value_counts()
Freq_ratio2 = Freq2 / second_cars.shape[0]
Freq_df2 = pd.DataFrame({‘频次‘:Freq2,‘频率‘:Freq_ratio2})
Freq_df2.head()

Freq2 = second_cars.Discharge.value_counts()
Freq_ratio2 = Freq2 / second_cars.shape[0]
Freq_df2 = pd.DataFrame({‘频次‘:Freq2,‘频率‘:Freq_ratio2})

# 上面的标准排量国4、欧4等，是数据框的索引，可将其置为数据框中的列
Freq_df2.reset_index(inplace=True)
Freq_df2.rename(columns={‘index‘:‘排放量‘},inplace=True)
Freq_df2.head()

今天的学习就先到这里了，Pandas确实不失为一款好的数据处理工具，不仅能够读写txt，csv, Excel，数据库，还提供了数据预处理，数据描述，数据清洗等功能，后续还需不上相关知识。
续见： python 数据分析--数据处理工具Pandas（2）.

python 数据分析--数据处理工具Pandas（1）

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