如何用python进行数据处理？（二）
在昨天的文章中，我们详细介绍了numpy，那么今天，我们就来详细了解一下它的另一个小伙伴“pandas”吧~
pandas
是基于numpy构建的，两个主要的数据结构是Series和DataFrame。
Series:
Series是一种类似一维数组的对象。
处理缺失值：删除或者填充
DataFrame:
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等），可以看做Series组成的字典（共用一个索引）。
那么，进入正题：如何使用pyhton处理数据？
一、读取数据
共计6578行，7列数据，也可以用shape查看
二、理解数据指标含义
1.先读取前10行：head函数
2.查看列的数据类型：dtype函数
1）查看所有列的数据类型：
2）查看某一列的数据类型：
3.月均消费次数、月均消费金额、客单价等业务指标代表什么意思？
月均消费次数：一个人从开始购药到结束购药平均每月购买次数，注意每天多次购买算1次
公式：总消费次数/月份数
月均消费金额：从开始购药到结束购药平均每月消费金额
公式：总消费金额/月份数
客单价：总交易金额/客户数，此处客户数量等于社保卡号数量
三、清洗数据
1.选取子集
2.列名重命名
传入字典的形式，利用函数rename重新命名列名称，
注意：inplace=False，是默认的，不会修改数据框DataFrame
inplace=True，则修改了数据框。
3.处理缺失数据
由此可以看出删除了存在缺失值的行数为3
4.数据类型转换
数据类型需要转换为数值型，浮点数值类型，本案例已经是浮点型，知悉如何操作
使用astype函数
处理日期：
分割函数split
字符串转换为日期
转换日期格式的过程中不符合日期格式的数值将被转换为空值None,需要删除此行
5.排序
方法二：使用reset_index
6.处理异常值
如果省掉loc,则取了一列，是Series结构
如果保持完整的DataFrame，则需要使用loc函数。
四、加工数据
导出清洗后的数据excel文件：
1.计算月均消费次数
观察数据：
第一步：删除重复数据，只保留同一个社保卡号同一天一条消费记录
用到函数drop_duplicates,shape:
用excel检测是否准确：
结果显示一致，总消费次数为5323
第二步：计算月份数
第三步：月均消费次数
2.计算月均消费金额
总消费金额/月份数
如果想保留两位小数：
3.计算客单价
总消费金额/社保卡数量
检查一下：
了解更多分析及数据抓取可查看：
http://cloud.yisurvey.com:9081/html/bfd0c1a1-ea90-4ed6-9a2c-1da4cd72391c.html ?ly=csdn
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