%matplotlib inlineimport pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.style.use("bmh")
plt.rc('font', family='SimHei', size=20) #显示中文
pd.set_option('display.max_columns',1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth',1000)

这一部分我们做点时间维度相关的分析，比如看看到底这个城市的人周末骑自行车出行多，还是工作日多

也就是咱们看看大家都是骑车出去玩，还是去工作。

4.1 区分工作日和周末

加载数据

bikes = pd.read_csv('bikes.csv', sep=';', encoding='latin1', parse_dates=['Date'], dayfirst=True, index_col='Date')

bikes.head()

	Berri 1	Bré–Žeuf (donné–‘s non disponibles)	CéŒe-Sainte-Catherine	Maisonneuve 1	Maisonneuve 2	du Parc	Pierre-Dupuy	Rachel1	St-Urbain (donné–‘s non disponibles)
Date
2012-01-01	35	NaN	0	38	51	26	10	16	NaN
2012-01-02	83	NaN	1	68	153	53	6	43	NaN
2012-01-03	135	NaN	2	104	248	89	3	58	NaN
2012-01-04	144	NaN	1	116	318	111	8	61	NaN
2012-01-05	197	NaN	2	124	330	97	13	95	NaN

bikes.columns

Index(['Berri 1', 'Bré–Žeuf (donné–‘s non disponibles)', 'CéŒe-Sainte-Catherine', 'Maisonneuve 1', 'Maisonneuve 2', 'du Parc', 'Pierre-Dupuy', 'Rachel1', 'St-Urbain (donné–‘s non disponibles)'], dtype='object')

bikes['Berri 1'].unique()[:5]

array([ 35,  83, 135, 144, 197], dtype=int64)

bikes['Berri 1'].value_counts()[:5]

3341    3
1986    2
303     2
3698    2
3964    2
Name: Berri 1, dtype: int64

bikes['Berri 1'].plot(figsize=(20,10))

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xe8ff7b8>

咱们先随便选一列出来吧，比如选’Berri 1’单独成一个berri_bikes的dataframe

berri_bikes = bikes[['Berri 1']].copy()

berri_bikes[:5]

	Berri 1
Date
2012-01-01	35
2012-01-02	83
2012-01-03	135
2012-01-04	144
2012-01-05	197

然后为了区分工作日和周末，我们加一列’weekday’。

对了，这里要提到一个概念，叫做index，也就是大家在数据库里面熟知的索引，在dataframe里面也有，比如我们刚才的数据，index就是日期。

berri_bikes.index

DatetimeIndex(['2012-01-01', '2012-01-02', '2012-01-03', '2012-01-04', '2012-01-05', '2012-01-06', '2012-01-07', '2012-01-08', '2012-01-09', '2012-01-10',...'2012-10-27', '2012-10-28', '2012-10-29', '2012-10-30', '2012-10-31', '2012-11-01', '2012-11-02', '2012-11-03', '2012-11-04', '2012-11-05'], dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=310, freq=None)

*如果仔细观察，你会发现里面有些天的数据丢失了。（牛逼的数据分析师真的一眼能看出来，咳咳，反正我也没一眼看出来）

我们通过.day可以直接看到是一个月的第几天。

berri_bikes.index.day #一个月的第几天

Int64Index([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10,...27, 28, 29, 30, 31,  1,  2,  3,  4,  5], dtype='int64', name='Date', length=310)

然后我们发个大招，其实dataframe对于日期类型的数据，可以直接知道是星期几！！！

berri_bikes.index.weekday #一周的第几天

Int64Index([6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1,...5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0], dtype='int64', name='Date', length=310)

其中0是星期一，1是星期二，以此类推。所以我们可以直接生成一列，指明是星期几啦。

berri_bikes.loc[:,'weekday'] = berri_bikes.index.weekday
berri_bikes[:5]

	Berri 1	weekday
Date
2012-01-01	35	6
2012-01-02	83	0
2012-01-03	135	1
2012-01-04	144	2
2012-01-05	197	3

4.2 分组+排序+聚合统计

用过SQL里面的groupby吗，恰巧pandas的dataframe也有一个.groupby()函数，而且好用得一塌糊涂。

比如呢，下面这句 berri_bikes.groupby('weekday').aggregate(sum) 的意思就是说，“你给老纸把数据按照星期几分一下组，然后给我加和一下，结果返给我！！！”

berri_bikes.loc[berri_bikes['weekday']==0,'Berri 1'].max()

weekday_counts = berri_bikes.groupby('weekday').aggregate(sum)
weekday_counts

	Berri 1
weekday
0	134298
1	135305
2	152972
3	160131
4	141771
5	101578
6	99310

weekday_counts.index

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype='int64', name='weekday')

哦，对了，我也不喜欢数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6，像我这种智商欠费的同学，根本对应不上星期几，所以取个名字好了，然后加上去。

weekday_counts.index = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekday_counts

	Berri 1
Monday	134298
Tuesday	135305
Wednesday	152972
Thursday	160131
Friday	141771
Saturday	101578
Sunday	99310

完美！然后我们再画个图，哈哈哈，又是画图！

weekday_counts.plot(figsize=(20,10),kind='bar')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xee7fb00>

看似这个地区的同学骑自行车很多时候是工作日骑的，是去上班？

4.3 把刚才学的放一块儿

把刚才学到的东西串一块儿，能看到很神奇pandas处理结果啦。

你可以试试把sum 换做 max或者numpy.median，求最大和平均，也可以试试更多的函数！！

bikes = pd.read_csv('bikes.csv', sep=';', encoding='latin1', parse_dates=['Date'], dayfirst=True, index_col='Date')
# Add the weekday column
berri_bikes = bikes[['Berri 1']].copy()
berri_bikes.loc[:,'weekday'] = berri_bikes.index.weekday# Add up the number of cyclists by weekday, and plot!
weekday_counts = berri_bikes.groupby('weekday').aggregate(sum)
weekday_counts.index = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekday_counts.plot(kind='bar')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11518eb8>

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2.4_Date_Type_analysis数据类型分析
文章目录 4.1 区分工作日和周末 4.2 分组+排序+聚合统计 4.3 把刚才学的放一块儿 # * coding:utf-8_*_ # 作者 :XiangLin # 创建时间 :11/02/2020 ...

2-4_Date_Type_analysis

4.1 区分工作日和周末

4.2 分组+排序+聚合统计

4.3 把刚才学的放一块儿

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