据说数据清洗占数据分析工作的80%, 迅速,正确的将数据进行清洗将提高数据分析的效率.

数据分析步骤:

一. 提出问题 提出业务指标

二. 理解数据

第一步：准备工作(安装xlrd包,导入包) activate py3，conda install xlrd，import pandas as pd

第二步：读取excel数据 pd.read_excel

第三步：打印前几行 df.head()

第四步：查看多少行 多少列 df.shape

第五步：查看列的数据类型 df.dtype / df.loc[ : ,'列名'].dtype

第六步：每一列的统计量 df. describe()

三. 数据清洗

1)选择子集 df.loc[行:行,列:列] 例如: df.loc[0:4,'购药时间':'销售数量']

2)列名重命名 Dict={旧列名:新列名} df.rename(columns=Dict,inplace=True)

字符串转数值: df[列名].astype(‘转换后的数据类型’)

字符串转日期: pd.to_datetime(df[列名] ,format='日期格式')

4)数据排序 df.sort_values(by=列名,ascending=True) df.reset_index(drop=True)

5)缺失值处理 识别: df.isnull().any() / df.isnull().all() /http://df.info()

删除: df.dropna(subset=[列名1,列名2],how='any')

填补: df.fillna(method='替换值' , inplace = True)

6)重复项处理 识别: 按照行展示: df.duplicated() / 数据多,展示重复值行df[df.duplicated()]

df.列名.unique()(在已经确定该列不应该存在重复项的前提下)

删除: df.drop_duplicates(subset=[列名1,列名2])

7)异常值处理 识别并挑选: df.describe()èquerySer=df.loc[: , 列名]>0 df.loc[querySer, : ]

8)字段拆分合并 def函数 调用函数 赋值给列 / str.split(', ')

9)行列转置

三. 构建模型 业务指标的理解和计算

四. 数据可视化

python缺失值有3种：None，NA，NaN

1)Python内置的None值

2)在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。

3)对于数值数据，pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。

后面出来数据，如果遇到错误：说什么foloat错误，那就是有缺失值，需要处理掉。

None和NaN的区别：None是Python的一种数据类型，NaN是浮点类型 两个都用作空值。

1)rename

inplace：inplace=False，数据框本身不变，会创建一个新的数据框，默认是False。inplace=True，数据框本身会改动。

2)to_datetime

format ：日期的格式

errors='coerce' ：表示原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值NaT

3)sort_values

by：按哪几列排序

ascending=True 表示升序排列，ascending=True表示降序排列

na_position='first'表示排序的时候，把空值放到前列，这样可以比较清晰的看到哪些地方有空值

4)df.isnull().any() 获得含有NA的列

df.isnull().all() 获得全部为NA的列

5)Dropna

axis=0应用于列，axis=1应用于行，默认=0。

how='any'表示存在任何NA值，删除该行或列。how='all'表示所有值都是NA，则删除该行或列，默认='any'。

subset为可选参数，存放删除列的列表。

6)drop_duplicates

keep ='first' 保留第一个，删除后余重复值，默认为first。'last' 是删除前面，保留最后一个。

7)运算符“//”

表示取整除，返回商的整数部分，例如9//2 输出结果是4

附上案例：药店销售数据分析

需要安装一个读取excel文件的依赖包：xlrd，安装步骤如下：

1)先在conda中进入当前notebook文件所在的python环境，例如命令：

activate py3

2)在conda进入的python环境下安装该包：

conda install xlrd

#导入数据分析包

import pandas as pd

1.提出问题

从销售数据中分析出以下业务指标： 1)月均消费次数2)月均消费金额3)客单价4)消费趋势

'''路径中最好不要有中文，或者特殊符号啥的，不然路径会提示错误找不到。最后将文件放到一个简单的英文路径下'''

#读取Ecxcel数据，统一先按照字符串读入，之后转换

#在Python中\是转义符，\u表示其后是UNICODE编码，因此\User在这里会报错，在字符串前面加个r

fileNameStr=r'C:\Users\celia.yang\朝阳医院2018年销售数据.xlsx'

xlsx=pd.ExcelFile(fileNameStr,dtype='object')

salesDf=xlsx.parse('Sheet1',dtype='object')

'''查看数据基本信息'''

#打印出前5行，以确保数据运行正常

salesDf.head()

购药时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额 0 2018-01-01 星期五 001616528 236701 强力VC银翘片 6 82.8 69 1 2018-01-02 星期六 001616528 236701 清热解毒口服液 1 28 24.64 2 2018-01-06 星期三 0012602828 236701 感康 2 16.8 15 3 2018-01-11 星期一 0010070343428 236701 三九感冒灵 1 28 28 4 2018-01-15 星期五 00101554328 236701 三九感冒灵 8 224 208

#有多少行，多少列

salesDf.shape

(6578, 7)

#查看每一列的数据类型

salesDf.dtypes

购药时间 object

社保卡号 object

商品编码 object

商品名称 object

销售数量 object

应收金额 object

实收金额 object

dtype: object

#查看描述统计信息

salesDf.describe()

购药时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额 count 6576 6576 6577 6577 6577 6577.0 6577.0 unique 202 2426 86 78 28 443.0 774.0 top 2018-04-15 星期五 001616528 2367011 苯磺酸氨氯地平片(安内真) 2 56.0 50.0 freq 228 253 622 899 3345 361.0 215.0

2.数据清洗

1)选择子集(本案例不需要选择子集)

#注释掉

#subSalesDf=salesDf.loc[0:4,'购药时间':'销售数量']

2)列名重命名

#字典：旧列名和新列名对应关系

colNameDict={'购药时间':'销售时间'}

'''inplace=False，数据框本身不会变，而会创建一个改动后新的数据框，默认的inplace是Falseinplace=True，数据框本身会改动'''

salesDf.rename(columns = colNameDict,inplace=True)

salesDf.head()

销售时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额 0 2018-01-01 星期五 001616528 236701 强力VC银翘片 6 82.8 69 1 2018-01-02 星期六 001616528 236701 清热解毒口服液 1 28 24.64 2 2018-01-06 星期三 0012602828 236701 感康 2 16.8 15 3 2018-01-11 星期一 0010070343428 236701 三九感冒灵 1 28 28 4 2018-01-15 星期五 00101554328 236701 三九感冒灵 8 224 208

3.缺失数据处理

python缺失值有3种：

1)Python内置的None值

2)在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。

3)对于数值数据，pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。

后面出来数据，如果遇到错误：说什么foloat错误，那就是有缺失值，需要处理掉

所以，缺失值有3种：None，NA，NaN

print('删除缺失值前大小',salesDf.shape)

删除缺失值前大小 (6578, 7)

#删除列(销售时间，社保卡号)中为空的行

#how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除

salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')

print('删除缺失后大小',salesDf.shape)

删除缺失后大小 (6575, 7)

4.数据类型转换

字符串转换为数值(浮点型)

#字符串转换为数值(浮点型)

salesDf['销售数量'] = salesDf['销售数量'].astype('float')

salesDf['应收金额'] = salesDf['应收金额'].astype('float')

salesDf['实收金额'] = salesDf['实收金额'].astype('float')

print('转换后的数据类型:\n',salesDf.dtypes)

'''运行后，会报警告SettingWithCopyWarning一般信息有两列，一类是Warning警告信息，一类是Error错误信息。警告的信息不用管，我们只关注错误类型的信息'''

转换后的数据类型:

销售时间 object

社保卡号 object

商品编码 object

商品名称 object

销售数量 float64

应收金额 float64

实收金额 float64

dtype: object

字符串转换为日期数据类型

#测试：字符串分割

testList='2018-01-01 星期一'.split(' ')

testList

['2018-01-01', '星期一']

testList[0]

'2018-01-01'

'''定义函数：分割销售日期，获取销售日期输入：timeColSer 销售时间这一列，是个Series数据类型输出：分割后的时间，返回也是个Series数据类型'''

def splitSaletime(timeDateSer):

timelist=[]

for value in timeDateSer:

dateStr=value.split(' ')[0]

timelist.append(dateStr)

timeSer=pd.Series(timelist)

return timeSer

#获取“销售时间”这一列

timeSer=salesDf.loc[:,'销售时间']

#对字符串进行分割，获取销售日期

dateSer=splitSaletime(timeSer)

'''注意：如果运行后报错：AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'是因为Excel中的空的cell读入pandas中是空值(NaN)，这个NaN是个浮点类型，一般当作空值处理。所以要先去除NaN在进行分隔字符串'''

None和NaN有什么区别呢：

None是Python的一种数据类型，NaN是浮点类型 两个都用作空值

#None和NaN的区别

print('None的数据类型',type(None))

from numpy import NaN

print('NaN的数据类型',type(NaN))

None的数据类型

NaN的数据类型

dateSer[0:3]

0 2018-01-01

1 2018-01-02

2 2018-01-06

dtype: object

#修改销售时间这一列的值

salesDf.loc[:,'销售时间']=dateSer

salesDf.head()

销售时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额 0 2018-01-01 001616528 236701 强力VC银翘片 6.0 82.8 69.00 1 2018-01-02 001616528 236701 清热解毒口服液 1.0 28.0 24.64 2 2018-01-06 0012602828 236701 感康 2.0 16.8 15.00 3 2018-01-11 0010070343428 236701 三九感冒灵 1.0 28.0 28.00 4 2018-01-15 00101554328 236701 三九感冒灵 8.0 224.0 208.00

'''数据类型转换:字符串转换为日期'''

#errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值NaT

#format 是你原始数据中日期的格式

salesDf.loc[:,'销售时间']=pd.to_datetime(salesDf.loc[:,'销售时间'],format='%Y-%m-%d',errors='coerce')

salesDf.dtypes

销售时间 datetime64[ns]

社保卡号 object

商品编码 object

商品名称 object

销售数量 float64

应收金额 float64

实收金额 float64

dtype: object

'''转换日期过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值，这里删除列(销售时间，社保卡号)中为空的行'''

salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')

5.数据排序

print('排序前的数据集')

salesDf.head()

排序前的数据集

销售时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额 0 2018-01-01 001616528 236701 强力VC银翘片 6.0 82.8 69.00 1 2018-01-02 001616528 236701 清热解毒口服液 1.0 28.0 24.64 2 2018-01-06 0012602828 236701 感康 2.0 16.8 15.00 3 2018-01-11 0010070343428 236701 三九感冒灵 1.0 28.0 28.00 4 2018-01-15 00101554328 236701 三九感冒灵 8.0 224.0 208.00

#按销售日期进行升序排列

salesDf=salesDf.sort_values(by='销售时间',ascending=True,na_position='first')

print('排序后的数据集')

salesDf.head()

排序后的数据集

销售时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额 0 2018-01-01 001616528 236701 强力VC银翘片 6.0 82.8 69.0 3436 2018-01-01 0010616728 865099 硝苯地平片(心痛定) 2.0 3.4 3.0 1190 2018-01-01 0010073966328 861409 非洛地平缓释片(波依定) 5.0 162.5 145.0 3859 2018-01-01 0010073966328 866634 硝苯地平控释片(欣然) 6.0 111.0 92.5 3888 2018-01-01 0010014289328 866851 缬沙坦分散片(易达乐) 1.0 26.0 23.0

#重命名行名(index)：排序后的列索引值是之前的行号，需要修改成从0到N按顺序的索引值

salesDf=salesDf.reset_index(drop=True)

salesDf.head()

销售时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额 0 2018-01-01 001616528 236701 强力VC银翘片 6.0 82.8 69.0 1 2018-01-01 0010616728 865099 硝苯地平片(心痛定) 2.0 3.4 3.0 2 2018-01-01 0010073966328 861409 非洛地平缓释片(波依定) 5.0 162.5 145.0 3 2018-01-01 0010073966328 866634 硝苯地平控释片(欣然) 6.0 111.0 92.5 4 2018-01-01 0010014289328 866851 缬沙坦分散片(易达乐) 1.0 26.0 23.0

6.异常值处理

#描述指标：查看出“销售数量”值不能小于0

salesDf.describe()

销售数量 应收金额 实收金额 count 6549.000000 6549.000000 6549.000000 mean 2.384486 50.449076 46.284370 std 2.375227 87.696401 81.058426 min -10.000000 -374.000000 -374.000000 25% 1.000000 14.000000 12.320000 50% 2.000000 28.000000 26.500000 75% 2.000000 59.600000 53.000000 max 50.000000 2950.000000 2650.000000

#删除异常值：通过条件判断筛选出数据

#查询条件

querySer=salesDf.loc[:,'销售数量']>0

#应用查询条件

print('删除异常值前:',salesDf.shape)

salesDf=salesDf.loc[querySer,:]

print('删除异常值后:',salesDf.shape)

删除异常值前: (6549, 7)

删除异常值后: (6506, 7)

4.构建模型

业务指标1:月均消费次数=总消费次数 / 月份数

'''总消费次数：同一天内，同一个人发生的所有消费算作一次消费#根据列名(销售时间，社区卡号)，如果这两个列值同时相同，只保留1条，将重复的数据删除'''

kpi1_Df=salesDf.drop_duplicates(

subset=['销售时间', '社保卡号']

)

#总消费次数：有多少行

totalI=kpi1_Df.shape[0]

print('总消费次数=',totalI)

'''计算月份数：时间范围'''

#第1步：按销售时间升序排序

kpi1_Df=kpi1_Df.sort_values(by='销售时间',

ascending=True)

#重命名行名(index)

kpi1_Df=kpi1_Df.reset_index(drop=True)

kpi1_Df.head()

#第2步：获取时间范围

#最小时间值

startTime=kpi1_Df.loc[0,'销售时间']

#最大时间值

endTime=kpi1_Df.loc[totalI-1,'销售时间']

#第3步：计算月份数

#天数

daysI=(endTime-startTime).days

#月份数: 运算符“//”表示取整除

#返回商的整数部分，例如9//2 输出结果是4

monthsI=daysI//30

print('月份数：',monthsI)

#业务指标1：月均消费次数=总消费次数 / 月份数

kpi1_I=totalI // monthsI

print('业务指标1：月均消费次数=',kpi1_I)

指标2：月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数

#总消费金额

totalMoneyF=salesDf.loc[:,'实收金额'].sum()

#月均消费金额

monthMoneyF=totalMoneyF / monthsI

print('业务指标2：月均消费金额=',monthMoneyF)

指标3：客单价=总消费金额 / 总消费次数

客单价(per customer transaction)是指商场(超市)每一个顾客平均购买商品的金额，客单价也即是平均交易金额。

'''totalMoneyF：总消费金额totalI：总消费次数'''

pct=totalMoneyF / totalI

print('客单价：',pct)