动手学数据分析1

动手学数据分析1

全部参考 datawhale-动手学数据分析

1. 载入数据

数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview

1.1 导入numpy和pandas

import pandas as pd
import numpy as np
print(pd.__version__)  # 查看Pandas版本

1.0.3

1.2 读入数据

df = pd.read_csv('train.csv')	# 相对路径载入数据
df = pd.read_csv('C:\\Users\\li\\Desktop\\动手学数据分析-组队学习版\\动手学数据分析-组队学习版\\第一单元项目集合\\train.csv') # 绝对路径载入数据

【提示】相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。
【思考】知道数据加载的方法后，试试pd.read_csv()和pd.read_table()的不同，如果想让他们效果一样，需要怎么做？了解一下’.tsv’和’.csv’的不同，如何加载这两个数据集？

• read_csv函数功能: 从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据，默认分隔符是逗号。
• read_table函数: 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据，默认分隔符为制表符("\t")

【总结】加载的数据是所有工作的第一步，我们的工作会接触到不同的数据格式（eg:.csv;.tsv;.xlsx）,但是加载的方法和思路都是一样的，在以后工作和做项目的过程中，遇到之前没有碰到的问题，要多多查资料吗，使用googel，了解业务逻辑，明白输入和输出是什么。

1.3 逐块读取数据

df = pd.read_csv('train.csv', chunksize=1000)  # 每1000行为一个数据模块，逐块读取
# df 类型: 
for chunk in df:
    print(chunk.head())

【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？

• read_csv中有个参数chunksize，通过指定一个chunksize分块大小来读取文件，返回的是一个可迭代的对象TextFileReader。
• 方便读取其中的一部分数据或对文件进行逐块处理。

1.4 更改表头

将数据中英文表头改为中文

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

#写入代码
df = pd.read_csv('train.csv') # 在使用pandas的read_csv方法时，它默认会自动加上一列行号。index_col=0 去掉默认行号
df.columns = ['乘客ID', '是否幸存', '乘客等级(1/2/3等舱位)', '乘客姓名', '性别', '年龄', '堂兄弟/妹个数','父母与小孩个数','船票信息','票价','客舱','登船港口']
df = df.set_index('乘客ID')  # 重新设 乘客ID 为索引，去掉默认会自动加上一列行号
df.head()

df.to_csv('train_Chinese.csv',encoding='utf_8_sig')

【思考】所谓将表头改为中文其中一个思路是：将英文额度表头替换成中文。还有其他的方法吗？

df.rename(columns=('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' }, inplace=True) 
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)

2 初步观察数据

2.1 查看数据基本信息

print(df.index)  # 查看索引
print(df.columns)  # 查看表头
print(df.shape)  # 查看行列数
# 查看列类型
cols = df.columns
for col in cols:
    print(col+' : '+ str(df[col].dtype))

# 查看数据集是否存在缺失值 (统计缺失值个数)
# print(df.apply(lambda x:np.sum(x.isnull())))
df.isna().sum()

df.info()

【提示】有多个函数可以这样做，你可以做一下总结

2.2 查看表格前几行或后几行数据

df.head(3)  # 观察表格前3行的数据

df.tail(3)  # 观察表格后3行的数据

2.3 判断数据是否为空

# df.isna().head()
df.isnull().head()

【总结】上面的操作都是数据分析中对于数据本身的观察

3 保存数据

df.to_csv('train_chinese.csv',encoding='utf_8_sig')