数据分析_表和表的运用
2024-04-08 18:26:37
文章目录
- Kobe
- hrs
- 连接两表/按条件查询
- 删除行/列
- 修改索引
- 重置索引/设置索引
- 笛卡尔积
- 汇总两个表
- 看表的空值
- 看表的尾/首的xx条数据
- 对表里某列做判断
- 对表里某列去重
- 修改表里某个字段
- 往表里添加某个元素
- 表的正则表达式
- apply 和transform
- 表的排序
- 添加新列
- 表的分组
- 表的求和和分组
- 透视表
- 卖手机
- 卖水果
- np.random.normal(μ,σ,(n,m))
- 数据的分箱操作
- 作业：2018年北京积分落户数据分析。
- 拉钩招聘分析
Kobe
kobe_df = pd.read_csv('data/Kobe_data.csv', index_col='shot_id')
# 1. 科比使用得最多的投篮动作
ser = kobe_df.action_type + '-' + kobe_df.combined_shot_type
ser.value_counts().index[0]
# ser.mode()[0]
# ser.describe()['top']
# 2. 科比交手次数最多的队伍
kobe_df.drop_duplicates('game_id').opponent.value_counts().index[0]
# kobe_df.drop_duplicates('game_id').opponent.mode()[0]
# kobe_df.drop_duplicates('game_id').opponent.describe()['top']
# 3. 职业生涯总得分
# 先将shot_made_flag列的空值进行填充，再来筛选数据
kobe_df['shot_made_flag'] = kobe_df.shot_made_flag.fillna(0).map(int)
temp = kobe_df[kobe_df.shot_made_flag == 1].shot_type
# temp.apply(lambda x: int(x[0])).sum()
# 获取对应的字符串向量 ---> 通过正则表达式捕获组语法抽取数字
temp.str.extract(r'(\d+)')[0].map(int).sum()
hrs
import pymysqlconn = pymysql.connect(host='47.104.31.138', port=3306,user='guest', password='Guest.618',database='hrs', charset='utf8mb4')
dept_df = pd.read_sql('select dno, dname, dloc from tb_dept', conn)
dept_df
emp_df = pd.read_sql(sql='select eno, ename, job, mgr, sal, comm, dno from tb_emp', con=conn,# index_col='eno'
)
连接两表/按条件查询
# 连接两表
pd.merge(emp_df, dept_df, how='inner', on='dno').set_index('eno')
# 按条件查询
emp_df[(emp_df.dno == 20) & (emp_df.sal >= 5000)]
# eno ename job mgr sal comm dno
#1 2056 乔峰 分析师 7800.0 5000 1500.0 20
#13 7800 张三丰 总裁 NaN 9000 1200.0 20
emp_df.query('dno == 20 and sal >= 5000')
删除行/列
# 删除行
emp_df.drop(index=emp_df[emp_df.dno != 20].index, inplace=True)
# 删除列
emp_df.drop(columns=['mgr', 'dno'], inplace=True)修改索引
# 修改索引
# 修改行或者列的索引
emp_df.rename(columns={'sal': 'salary', 'comm': 'allowance'}, inplace=True)重置索引/设置索引
# 重置索引（将原来的索引列变成普通列）
emp_df.reset_index(inplace=True)# 设置索引（指定一个列或多个列充当索引）
emp_df.set_index('ename', inplace=True)
emp_df# 调整索引（的顺序）
emp_df.reindex(columns=['salary', 'job'])
# salary job
#ename
#乔峰 5000 分析师
#李莫愁 3500 设计师
#张无忌 3200 程序员
#丘处机 3400 程序员
#欧阳锋 3200 程序员
#张翠山 4000 程序员
#张三丰 9000 总裁emp_df.reindex(index=['李莫愁', '张三丰', '乔峰'])
# index eno job salary allowance
#ename
#李莫愁 2 3088 设计师 3500 800.0
#张三丰 13 7800 总裁 9000 1200.0
#乔峰 1 2056 分析师 5000 1500.0
笛卡尔积
import itertoolsnames = ['高新', '犀浦', '新津']
years = ['2018', '2019']
groups = ['A', 'B']
# 笛卡尔积
for name, year, group in itertools.product(names, years, groups):print(name, year, group)
# 高新 2018 A
# 高新 2018 B
# 高新 2019 A
# 高新 2019 B
# 犀浦 2018 A
# 犀浦 2018 B
# 犀浦 2019 A
# 犀浦 2019 B
# 新津 2018 A
# 新津 2018 B
# 新津 2019 A
# 新津 2019 B
汇总两个表
import itertoolsnames = ['高新', '犀浦', '新津']
years = ['2018', '2019']
dfs = [pd.read_excel(f'data/小宝剑大药房（{name}店）{year}年销售数据.xlsx', header=1) for name, year in itertools.product(names, years)]
# dfs = []
# for name in names:
# temp_df = pd.read_excel(f'data/小宝剑大药房（{name}店）2018年销售数据.xlsx', header=1)
# dfs.append(temp_df)
# pd.concat(dfs).reset_index(drop=True)
pd.concat(dfs, ignore_index=True).to_excel('小宝剑大药房2018-2019年汇总数据.xlsx')
看表的空值
emp_df.isnull()
# index eno job salary allowance
# ename
# 乔峰 False False False False False
# 李莫愁 False False False False False
# 张无忌 False False False False True
# 丘处机 False False False False True
# 欧阳锋 False False False False True
# 张翠山 False False False False True
# 张三丰 False False False False False
看表的尾/首的xx条数据
youtube_df.tail(10)
youtube_df.head(10)
对表里某列做判断
youtube_df.duplicated('video_id')
# 0 False
# 1 False
# 2 False
# 3 False
# 4 False
对表里某列去重
# 去重
youtube_df = youtube_df.drop_duplicates('video_id', keep='first')
youtube_df
修改表里某个字段
emp_df.replace('程序员', '程序猿', inplace=True)
往表里添加某个元素
Get value at specified row/column pair
>>> df.at[4, 'B']
2
Set value at specified row/column pair>>> df.at[4, 'B'] = 10
>>> df.at[4, 'B']
10
emp_df.at[2, 'job'] = '程序媛'
# 张三丰 13.0 7800.0 总裁 9000.0 1200.0
# 2 NaN NaN 程序媛 NaN NaN表的正则表达式
# 把表里的所有程序媛和程序猿替换成程序员
emp_df.replace(regex='程序[猿媛]', value='程序员')
# 把表里job列的程序猿/媛换成程序员
emp_df['job'] = emp_df.job.str.replace('程序[猿媛]', '程序员', regex=True)
apply 和transform
temp = pd.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(1, 4)})
# A B
# 0 0 1
# 1 1 2
# 2 2 3
temp.apply(np.sqrt)
# A B
# 0 0.000000 1.000000
# 1 1.000000 1.414214
# 2 1.414214 1.732051
temp.apply(np.sum)
# A 3
# B 6
# dtype: int64# 沿1轴求和
temp.apply(np.sum, axis=1)
# 0 1
# 1 3
# 2 5
# dtype: int64
temp.transform(np.sqrt)
# A B
# 0 0.000000 1.000000
# 1 1.000000 1.414214
# 2 1.414214 1.732051
temp.transform([np.exp, np.sqrt])
# A B
# exp sqrt exp sqrt
# 0 1.000000 0.000000 2.718282 1.000000
# 1 2.718282 1.000000 7.389056 1.414214
# 2 7.389056 1.414214 20.085537 1.732051
# 将性别字段处理成“男”和“女”
student_df['stu_sex'] = student_df.stu_sex.transform(lambda x: '男' if x == 1 else '女')
student_df
表的排序
# 根据点赞数和播放数对视频进行排序
temp = youtube_df.sort_values(by=['likes', 'views'], ascending=[False, True])# 找出点赞数的前10名
youtube_df.drop_duplicates('video_id', keep='last').nlargest(10, 'likes')
添加新列
youtube_df['hot_value'] = youtube_df.views + youtube_df.likes + youtube_df.dislikes + youtube_df.comment_count
表的分组
# 数据透视 ---> 分组聚合 ---> SAC（Split - Aggregate - Combine）
# 根据频道对视频分组，计算每个频道热度值的和
youtube_df.groupby(by='channel_title').hot_value.sum()def ptp(g):return g.max() - g.min()# 根据频道对视频分组，计算每个频道热度值和点赞数的和、最大值、最小值和极差
temp = youtube_df.groupby(by='channel_title')
temp[['hot_value', 'likes']].agg(['sum', 'max', 'min', ptp])
表的求和和分组
student_df.stu_sex.value_counts()
# 男 7
# 女 3
# Name: stusex, dtype: int64student_df.groupby('stu_sex').count()
# stu_id stu_name stu_birth stu_addr col_id
# stu_sex
# 女 3 3 3 3 3
# 男 7 7 7 5 7temp = student_df.groupby(by=['collid', 'stusex']).count()
# stuid stuname stubirth stuaddr
# collid stusex
# 1 女 2 2 2 2
# 男 4 4 4 4
# 2 男 1 1 1 1
# 3 女 1 1 1 1
# 男 2 2 2 2
按多个分类
temp.loc[(1, '男')]
# stuid 4
# stuname 4
# stubirth 4
# stuaddr 4
# Name: (1, 男), dtype: int64
透视表
# 生成透视表（根据性别统计人数）
student_df.pivot_table(index='stu_sex', values='stu_id', aggfunc='count')
# stu_id
# stu_sex
# 女 3
# 男 7
# 生成透视表（根据学院和性别统计人数）
student_df.pivot_table(index=['col_id', 'stu_sex'], values='stuid', aggfunc='count')
# stu_id
# col_id stu_sex
# 1 女 2
# 男 4
# 2 男 1
# 3 女 1
# 男 2
temp = student_df.pivot_table(index='col_id', columns='stu_sex', values='stu_id', aggfunc='count',fill_value=0
)
# stu_sex 女 男
# col_id
# 1 2 4
# 2 0 1
# 3 1 2
卖手机
df1 = pd.DataFrame({"类别": ["手机", "手机", "手机", "手机", "手机", "电脑", "电脑", "电脑", "电脑"],"品牌": ["华为", "华为", "华为", "小米", "小米", "华为", "华为", "小米", "小米"],"等级": ["A类", "B类", "A类", "B类", "C类", "A类", "B类", "C类", "A类"],"A组": [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7],"B组": [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9]
})
# 类别 品牌 等级 A组 B组
# 0 手机 华为 A类 1 2
# 1 手机 华为 B类 2 4
# 2 手机 华为 A类 2 5
# 3 手机 小米 B类 3 5
# 4 手机 小米 C类 3 6
# 5 电脑 华为 A类 4 6
# 6 电脑 华为 B类 5 8
# 7 电脑 小米 C类 6 9
# 8 电脑 小米 A类 7 9
# 任务1：A组手机和电脑各卖出多少台
df1.pivot_table(index='类别', values='A组', aggfunc=np.sum)
# A组
# 类别
# 手机 11
# 电脑 22
# 任务2：A组不同品牌的手机和电脑各卖出多少台
df1.pivot_table(index='类别', columns='品牌', values='A组', aggfunc=np.sum)
# 品牌 华为 小米
# 类别
# 手机 5 6
# 电脑 9 13
# 任务3：不同品牌的手机和电脑，A组和B组各卖出多少台
df1.pivot_table(index=['类别', '品牌'], values=['A组', 'B组'], aggfunc=np.sum)
# A组 B组
# 类别 品牌
# 手机 华为 5 11
# 小米 6 11
# 电脑 华为 9 14
# 小米 13 18
卖水果
df2 = pd.DataFrame({'类别': ['水果', '水果', '水果', '蔬菜', '蔬菜', '肉类', '肉类'],'产地': ['美国', '中国', '中国', '中国', '新西兰', '新西兰', '美国'],'名称': ['苹果', '梨', '草莓', '番茄', '黄瓜', '羊肉', '牛肉'],'数量': [5, 5, 9, 3, 2, 10, 8],'价格': [5.8, 5.2, 10.8, 3.5, 3.0, 13.1, 20.5]
})
# 类别 产地 名称 数量 价格
# 0 水果 美国 苹果 5 5.8
# 1 水果 中国 梨 5 5.2
# 2 水果 中国 草莓 9 10.8
# 3 蔬菜 中国 番茄 3 3.5
# 4 蔬菜 新西兰 黄瓜 2 3.0
# 5 肉类 新西兰 羊肉 10 13.1
# 6 肉类 美国 牛肉 8 20.5
# 交叉表：一种特殊的透视表，可以用不同的表（维度表、事实表）中的数据进行数据透视
pd.crosstab(index=df2['类别'], columns=df2['产地'], values=df2['数量'], aggfunc=np.sum,margins=True,margins_name='总计'
).fillna(0).applymap(int)
# 产地 中国 新西兰 美国 总计
# 类别
# 水果 14 0 5 19
# 肉类 0 10 8 18
# 蔬菜 3 2 0 5
# 总计 17 12 13 42
np.random.normal(μ,σ,(n,m))
形成一个元素来自均值是μ,方差为σ正态分布,n行m列的数组
数据的分箱操作
heights = np.round(np.random.normal(172, 8, 500), 1)
temp_df = pd.DataFrame(data=heights, index=np.arange(1001, 1501), columns=['身高'])
# 如果分组用的数据不是离散型的数据，那么就需要先对数据进行分箱（离散化）
bins = [0, 150, 160, 170, 180, 190, 200, np.inf]
# 使用cut函数对数据分箱，将分箱的结果作为groupby操作的分组依据
cate = pd.cut(temp_df['身高'], bins, right=False)
result = temp_df.groupby(cate).count()
作业：2018年北京积分落户数据分析。
- 根据company将落户人员分组，统计每个公司有多少积分落户人员？
- 根据年龄将落户人员分组，统计每个年龄段有多少人（建议5岁一个年龄段）？
- 根据落户积分将落户人员分组，统计每个积分段有多少人？
luohu_df = pd.read_csv('data/2018年北京积分落户数据.csv', index_col='id')
pd.to_datetime(luohu_df.birthday)
# id
# 1 1972-12-01
# 2 1974-12-01
# 3 1974-05-01
# 4 1975-07-01
# 5 1974-11-01
# 将生日换算成年龄
from datetime import datetimeref_date = datetime(2018, 7, 1)
ser = ref_date - pd.to_datetime(luohu_df.birthday)
luohu_df['age'] = ser.dt.days // 365
luohu_df
# name birthday company score age
# id
# 1 杨效丰 1972-12 北京利德华福电气技术有限公司 122.59 45
# 2 纪丰伟 1974-12 北京航天数据股份有限公司 121.25 43
# 3 王永 1974-05 品牌联盟(北京)咨询股份公司 118.96 44
# 根据company将落户人员分组，统计每个公司有多少积分落户人员？
temp = luohu_df.company.value_counts()
temp[temp > 20]
# 北京华为数字技术有限公司 137
# 中央电视台 73
# 北京首钢建设集团有限公司 57
# 百度在线网络技术（北京）有限公司 55
# 联想（北京）有限公司 48
# 中国民生银行股份有限公司 40
# 北京外企人力资源服务有限公司 39
# 国际商业机器（中国）投资有限公司 39
# 中国国际技术智力合作有限公司 29
# 华为技术有限公司北京研究所 27
# 爱立信（中国）通信有限公司 26
# 腾讯科技（北京）有限公司 24
# 北京阿里巴巴云计算技术有限公司 23
# 根据年龄将落户人员分组，统计每个年龄段有多少人（建议5岁一个年龄段）？
bins = np.arange(30, 61, 5)
cate = pd.cut(luohu_df.age, bins)
temp = luohu_df.groupby(cate).name.count()
temp.plot(kind='bar')
for i in range(temp.size):plt.text(i, temp[i], temp[i], ha='center')
plt.xticks(np.arange(temp.size), labels=[f'{index.left}~{index.right}岁' for index in temp.index], rotation=30
)
plt.show()
# 根据落户积分将落户人员分组，统计每个积分段有多少人？
bins = np.arange(90, 126, 5)
cate = pd.cut(luohu_df.score, bins, right=False)
luohu_df.groupby(cate).name.count()
# score
# [90, 95) 3319
# [95, 100) 1771
# [100, 105) 662
# [105, 110) 219
# [110, 115) 33
# [115, 120) 13
# [120, 125) 2
# Name: name, dtype: int64
拉钩招聘分析
数据清洗：找出“数据分析”岗位（positionName）的数据，并将薪资（salary）范围处理成中间值。
数据分析：找出各大城市（city）数据分析岗位的需求量并绘制柱状图。
数据分析：找出不同领域（industryField）对数据分析方位的需求量的占比并绘制饼图。
数据分析：分析各城市的薪资水平并绘制折线图
lagou_df = pd.read_csv('data/lagou.csv', index_col='no',usecols=['no', 'city', 'companyFullName', 'positionName', 'industryField', 'salary']
)
lagou_df.shape
#(3140,5)
# 数据清洗：找出“数据分析”岗位（positionName）的数据，并将薪资（salary）范围处理成中间值。
lagou_df = lagou_df[lagou_df.positionName.str.contains('数据分析')]
lagou_df.tail()
# 分组捕获
temp = lagou_df.salary.str.extract('(\d+)[kK]?-(\d+)[kK]?').applymap(int)
temp
# temp里有两列
lagou_df.loc[:, 'salary'] = temp.mean(axis=1)
# 数据分析：找出各大城市（city）数据分析岗位的需求量并绘制柱状图。
lagou_df.city.value_counts()ser = lagou_df.groupby('city').companyFullName.count()
ser.plot(figsize=(10, 4), kind='bar', color=['r', 'g', 'b', 'y'], width=0.8)
# 定制网格线 ---> alpha（透明度）、linestyle（线条样式）、axis（轴）
plt.grid(True, alpha=0.25, linestyle=':', axis='y')
# 定制横轴的刻度
plt.xticks(rotation=0)
# 定制纵轴的刻度
plt.yticks(np.arange(0, 501, 50))
# 定制横轴的标签
plt.xlabel('')
# 定制图表的标题
plt.title('各大城市岗位数量')
for i in range(ser.size):# 在图表上添加文字plt.text(i, ser[i], ser[i], ha='center')
plt.show()
# 数据分析：找出不同领域（industryField）对数据分析岗位的需求量的占比并绘制饼图。
temp = lagou_df.industryField.str.split(pat='[丨,]', expand=True)
lagou_df['modifiedIndustryField'] = temp[0]
ser = lagou_df.groupby('modifiedIndustryField').companyFullName.count()
explodes = [0, 0.15, 0, 0, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0]
ser.nlargest(10).plot(figsize=(6, 6), kind='pie', autopct='%.2f%%',pctdistance=0.75,shadow=True,explode=explodes,wedgeprops={'edgecolor': 'white','width': 0.5}
)
plt.ylabel('')
plt.show()# 数据分析：分析各城市的薪资水平并绘制折线图
ser = np.round(lagou_df.groupby('city').salary.mean(), 2)
ser.plot(figsize=(8, 4), kind='bar')
ser.plot(kind='line', color='red', marker='o', linestyle='--')
plt.show()
提取2019年的订单数据
# 提取2019年的订单数据
from datetime import datetimestart = datetime(2019, 1, 1)
end = datetime(2019, 12, 31, 23, 59, 59)
order_df.drop(index=order_df[order_df.orderTime < start].index, inplace=True)
order_df.drop(index=order_df[order_df.orderTime > end].index, inplace=True)
order_df.shape
处理支付时间早于下单时间的数据
# 处理支付时间早于下单时间的数据
order_df.drop(order_df[order_df.payTime < order_df.orderTime].index, inplace=True)
order_df.shape
折扣字段的处理
# 添加折扣字段，处理折扣大于1的字段（将支付金额修改为“订单金额*平均折扣”）
order_df['discount'] = np.round(order_df.payment / order_df.orderAmount, 4)
mean_discount = np.mean(order_df[order_df.discount <= 1].discount)
order_df['discount'] = order_df.discount.apply(lambda x: x if x <= 1 else mean_discount)
order_df['payment'] = order_df.orderAmount * order_df.discount
显示整体分析
print(f'GMV: {order_df.orderAmount.sum() / 10000:.4f}万元')
print(f'总销售额: {order_df.payment.sum() / 10000:.4f}万元')
real_total = order_df[order_df.chargeback == "否"].payment.sum()
print(f'实际销售额: {real_total / 10000:.4f}万元')
back_rate = order_df[order_df.chargeback == '是'].orderID.size / order_df.orderID.size
print(f'退货率: {back_rate * 100:.2f}%')
print(f'客单价：{real_total / order_df.userID.nunique():.2f}元')
print(order_df[order_df.chargeback == '是'].orderID.size)
np.mean(order_df[order_df.discount <= 1].discount)
order_df[‘discount’] = order_df.discount.apply(lambda x: x if x <= 1 else mean_discount)
order_df[‘payment’] = order_df.orderAmount * order_df.discount
显示整体分析```python
print(f'GMV: {order_df.orderAmount.sum() / 10000:.4f}万元')
print(f'总销售额: {order_df.payment.sum() / 10000:.4f}万元')
real_total = order_df[order_df.chargeback == "否"].payment.sum()
print(f'实际销售额: {real_total / 10000:.4f}万元')
back_rate = order_df[order_df.chargeback == '是'].orderID.size / order_df.orderID.size
print(f'退货率: {back_rate * 100:.2f}%')
print(f'客单价：{real_total / order_df.userID.nunique():.2f}元')
print(order_df[order_df.chargeback == '是'].orderID.size)
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