一、数据加载
1.1 载入数据
数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview
1.1.1 导入numpy和pandas
import numpy as np import pandas as pd import os, sys
1.1.2 载入数据
(1) 使用相对路径载入数据
相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。
df = pd.read_csv('train.csv') df.head(3)
(2) 使用绝对路径载入数据
df = pd.read_csv('D:/6_DP/hands-on-data-analysis-master/第一单元项目集合/train.csv') df.head(3)
1.1.3 每1000行为一个数据模块，逐块读取
chunker = pd.read_csv('train.csv', chunksize=1000) for chunk in chunker: print(chunk)
【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？
按指定大小分块读取大数据,避免因数据量大导致内存不足,但也会更耗时一些，数据的处理和清洗经常使用分块的方式处理。
【提示】大家可以chunker(数据块)是什么类型？用for循环打印出来出处具体的样子是什么？
<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>
1.1.4 将表头改成中文，索引改为乘客ID
PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口
df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0) df.head()
【思考】所谓将表头改为中文其中一个思路是：将英文列名表头替换成中文。还有其他的方法吗？
1.2 初步观察
导入数据后，你可能要对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等
1.2.1 查看数据的基本信息
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 891 entries, 1 to 891 Data columns (total 11 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 是否幸存 891 non-null int64 1 仓位等级 891 non-null int64 2 姓名 891 non-null object 3 性别 891 non-null object 4 年龄 714 non-null float64 5 兄弟姐妹个数 891 non-null int64 6 父母子女个数 891 non-null int64 7 船票信息 891 non-null object 8 票价 891 non-null float64 9 客舱 204 non-null object 10 登船港口 889 non-null object dtypes: float64(2), int64(4), object(5) memory usage: 83.5+ KB
1.2.2 观察表格前10行的数据和后15行的数据
df.head(10) # 观察前10行数据
df.tail(15) # 观察后15行数据
1.2.3 判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False
df.isnull().head()
1.3 保存数据
1.3.1 保存为一个新文件
# 注意：不同的操作系统保存下来可能会有乱码。 # 大家可以加入 encoding='GBK' 或者 encoding = 'utf-8' df.to_csv('train_chinese.csv')
二、了解数据
2.1 利用Pandas对示例数据进行排序，要求升序
# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 排序和排名 部分 #自己构建一个都为数字的DataFrame数据 frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)), index=['2', '1'], columns=['d', 'a', 'b', 'c']) frame
| d | a | b | c | |
| 2 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 1 | 4 | 5 | 6 |
【代码解析】
pd.DataFrame() ：创建一个DataFrame对象
np.arange(8).reshape((2, 4)) : 生成一个二维数组（2*4）,第一列：0，1，2，3 第二列：4，5，6，7
index=['2, 1] ：DataFrame 对象的索引列
columns=[‘d’, ‘a’, ‘b’, ‘c’] ：DataFrame 对象的索引行
2.1.1 根据列排序
sort_values这个函数中by参数指向要排列的列，ascending参数指向排序的方式（升序还是降序）
ascending=False 降序排列
# 大多数时候我们都是想根据列的值来排序,所以，将你构建的DataFrame中的数据根据某一列，升序排列 frame.sort_values(by='c', ascending=False)
| d | a | b | c | |
| 2 | 0 | 1 | 2 | 7 |
| 1 | 4 | 5 | 6 | 3 |
2.1.2 不同排序方式总结
1、行索引升序排序
# 行索引升序排序 frame.sort_index()
| d | a | b | c | |
| 1 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 2 | 0 | 1 | 2 | 3 |
2、列索引升序排序
# 列索引升序排序 frame.sort_index(axis=1)
| a | b | c | d | |
| 2 | 1 | 2 | 3 | 0 |
| 1 | 5 | 6 | 7 | 4 |
3、让列索引降序排序
# 列索引降序排序 frame.sort_index(axis=1, ascending=False)
| d | c | b | a | |
| 2 | 0 | 3 | 2 | 1 |
| 1 | 4 | 7 | 6 |
4、任选两列数据同时降序排序
# 任选两列数据同时降序排序 frame.sort_values(by=['a', 'c'], ascending=False)
| d | a | b | c | |
| 1 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 2 | 0 | 1 | 2 | 3 |
2.2 泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序（降序排列）
df.sort_values(by=['票价', '年龄'], ascending=False).head(3)
2.3 利用Pandas进行算术计算，计算两个DataFrame数据相加结果
# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 算术运算与数据对齐 部分 #建立一个例子 frame1_a = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3, 3), columns=['a', 'b', 'c'], index=['one', 'two', 'three']) frame1_b = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4, 3), columns=['a', 'e', 'c'], index=['first', 'one', 'two', 'second']) frame1_a
【提醒】两个DataFrame相加后，会返回一个新的DataFrame，对应的行和列的值会相加，没有对应的会变成空值NaN。
2.4 通过泰坦尼克号数据如何计算出在船上最大的家族有多少人
''' 还是用之前导入的chinese_train.csv如果我们想看看在船上，最大的家族有多少人（‘兄弟姐妹个数’+‘父母子女个数’），我们该怎么做呢？ ''' max(df['兄弟姐妹个数'] + df['父母子女个数'])
我们只需找出兄弟姐妹个数和父母子女个数之和最大的数就行，先让这两列相加返回一个DataFrame，然后用max函数求出最大值。
2.5 Pandas describe()函数查看数据基本统计信息
#建立一个例子 frame2 = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5], [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3] ], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two']) frame2
# 调用 describe 函数，观察frame2的数据基本信息 frame2.describe() ''' count : 样本数据大小 mean : 样本数据的平均值 std : 样本数据的标准差 min : 样本数据的最小值 25% : 样本数据25%的时候的值 50% : 样本数据50%的时候的值 75% : 样本数据75%的时候的值 max : 样本数据的最大值 '''
2.6 分别看看泰坦尼克号数据集中 票价、父母子女 这列数据的基本统计数据
''' 看看泰坦尼克号数据集中 票价 这列数据的基本统计数据 ''' df['票价'].describe()
【思考】从上面数据我们可以看出， 一共有891个票价数据， 平均值约为：32.20， 标准差约为49.69，说明票价波动特别大， 25%的人的票价是低于7.91的，50%的人的票价低于14.45，75%的人的票价低于31.00， 票价最大值约为512.33，最小值为0。
'''
通过上面的例子，我们再看看泰坦尼克号数据集中 父母子女个数 这列数据的基本统计数据，然后可以说出你的想法
'''
df['父母子女个数'].describe()
