数据分析task1数据载入及初步观察

在这里我直接导入的jupyter notebook文件

1 第一章：数据载入及初步观察

1.1 载入数据

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

1.1.1 任务一：导入numpy和pandas

#写入代码
import numpy as np
import pandas as pd

【提示】如果加载失败，学会如何在你的python环境下安装numpy和pandas这两个库

1.1.2 任务二：载入数据

(1) 使用相对路径载入数据
(2) 使用绝对路径载入数据

#写入代码
#1.通过标准的Python库导入CSV文件
from csv import reader
filename=input("请输入文件名： ")
with open(filename,'rt',encoding='UTF-8') as raw_data:
    readers=reader(raw_data,delimiter=',')
    #delimiter参数为分隔符
    x=list(readers)
    data=np.array(x)
    print(data)
    print(data.shape)

请输入文件名： train.csv
[['PassengerId' 'Survived' 'Pclass' ... 'Fare' 'Cabin' 'Embarked']
 ['1' '0' '3' ... '7.25' '' 'S']
 ['2' '1' '1' ... '71.2833' 'C85' 'C']
 ...
 ['889' '0' '3' ... '23.45' '' 'S']
 ['890' '1' '1' ... '30' 'C148' 'C']
 ['891' '0' '3' ... '7.75' '' 'Q']]
(892, 12)

#2、通过NumPy导入CSV文件——会出现报错，应该是有空数据等原因
from numpy import loadtxt
filename=input("文件名：")
with open(filename,encoding='UTF-8')as raw_data:
    data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')
    print(data)

文件名：train.csv



---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

 in 
      3 filename=input("文件名：")
      4 with open(filename,encoding='UTF-8')as raw_data:
----> 5     data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')
      6     print(data)


~\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in loadtxt(fname, dtype, comments, delimiter, converters, skiprows, usecols, unpack, ndmin, encoding, max_rows)
   1139         # converting the data
   1140         X = None
-> 1141         for x in read_data(_loadtxt_chunksize):
   1142             if X is None:
   1143                 X = np.array(x, dtype)


~\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in read_data(chunk_size)
   1066 
   1067             # Convert each value according to its column and store
-> 1068             items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)]
   1069 
   1070             # Then pack it according to the dtype's nesting


~\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in (.0)
   1066 
   1067             # Convert each value according to its column and store
-> 1068             items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)]
   1069 
   1070             # Then pack it according to the dtype's nesting


~\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in floatconv(x)
    773         if '0x' in x:
    774             return float.fromhex(x)
--> 775         return float(x)
    776 
    777     typ = dtype.type


ValueError: could not convert string to float: 'PassengerId'

from pandas import read_csv

filename=input("文件名：")

f=open(filename,encoding='UTF-8')

data=read_csv(f)

print(data)

文件名：train.csv
     PassengerId  Survived  Pclass  \
0              1         0       3   
1              2         1       1   
2              3         1       3   
3              4         1       1   
4              5         0       3   
..           ...       ...     ...   
886          887         0       2   
887          888         1       1   
888          889         0       3   
889          890         1       1   
890          891         0       3   

                                                  Name     Sex   Age  SibSp  \
0                              Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1   
1    Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1   
2                               Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0   
3         Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)  female  35.0      1   
4                             Allen, Mr. William Henry    male  35.0      0   
..                                                 ...     ...   ...    ...   
886                              Montvila, Rev. Juozas    male  27.0      0   
887                       Graham, Miss. Margaret Edith  female  19.0      0   
888           Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"  female   NaN      1   
889                              Behr, Mr. Karl Howell    male  26.0      0   
890                                Dooley, Mr. Patrick    male  32.0      0   

     Parch            Ticket     Fare Cabin Embarked  
0        0         A/5 21171   7.2500   NaN        S  
1        0          PC 17599  71.2833   C85        C  
2        0  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN        S  
3        0            113803  53.1000  C123        S  
4        0            373450   8.0500   NaN        S  
..     ...               ...      ...   ...      ...  
886      0            211536  13.0000   NaN        S  
887      0            112053  30.0000   B42        S  
888      2        W./C. 6607  23.4500   NaN        S  
889      0            111369  30.0000  C148        C  
890      0            370376   7.7500   NaN        Q  

[891 rows x 12 columns]

#写入代码
#相对地址读入
df = pd.read_csv('train.csv')
df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

#绝对地址读
df = pd.read_csv('E:/juperter notebook/动手学数据分析\第一单元项目集合/train.csv')
df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

【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？
【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。

read_csv和read_table都是是加载带分隔符的数据，每一个分隔符作为一个数据的标志，但二者读出来的数据格式还是不一样的，read_table是以制表符 \t 作为数据的标志，也就是以行为单位进行存储。

1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取

#写入代码
chunker = pd.read_csv('train.csv', chunksize=1000)

【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？

有时候文件太大了，需要分开读取数据，每次读取一小部分。

for piece in chunker:
    print(type(piece))
    print(len(piece))

891

1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]

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
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'
df = pd.read_csv('train.csv', names=names,index_col=index_col,header=0)
df.head()

	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
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【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？

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 任务一：查看数据的基本信息

#写入代码
df.describe()
#https://www.cnblogs.com/ffli/p/12201448.html

	是否幸存	仓位等级	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	票价
count	891.000000	891.000000	714.000000	891.000000	891.000000	891.000000
mean	0.383838	2.308642	29.699118	0.523008	0.381594	32.204208
std	0.486592	0.836071	14.526497	1.102743	0.806057	49.693429
min	0.000000	1.000000	0.420000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	0.000000	2.000000	20.125000	0.000000	0.000000	7.910400
50%	0.000000	3.000000	28.000000	0.000000	0.000000	14.454200
75%	1.000000	3.000000	38.000000	1.000000	0.000000	31.000000
max	1.000000	3.000000	80.000000	8.000000	6.000000	512.329200

df.info()

Int64Index: 891 entries, 1 to 891
Data columns (total 11 columns):
是否幸存      891 non-null int64
仓位等级      891 non-null int64
姓名        891 non-null object
性别        891 non-null object
年龄        714 non-null float64
兄弟姐妹个数    891 non-null int64
父母子女个数    891 non-null int64
船票信息      891 non-null object
票价        891 non-null float64
客舱        204 non-null object
登船港口      889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(4), object(5)
memory usage: 83.5+ KB

【提示】有多个函数可以这样做，你可以做一下总结

1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据

#写入代码
df.head(10)

	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
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
6	0	3	Moran, Mr. James	male	NaN	0	0	330877	8.4583	NaN	Q
7	0	1	McCarthy, Mr. Timothy J	male	54.0	0	0	17463	51.8625	E46	S
8	0	3	Palsson, Master. Gosta Leonard	male	2.0	3	1	349909	21.0750	NaN	S
9	1	3	Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)	female	27.0	0	2	347742	11.1333	NaN	S
10	1	2	Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)	female	14.0	1	0	237736	30.0708	NaN	C

#写入代码
df.tail(15)

	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
乘客ID
877	0	3	Gustafsson, Mr. Alfred Ossian	male	20.0	0	0	7534	9.8458	NaN	S
878	0	3	Petroff, Mr. Nedelio	male	19.0	0	0	349212	7.8958	NaN	S
879	0	3	Laleff, Mr. Kristo	male	NaN	0	0	349217	7.8958	NaN	S
880	1	1	Potter, Mrs. Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson)	female	56.0	0	1	11767	83.1583	C50	C
881	1	2	Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall)	female	25.0	0	1	230433	26.0000	NaN	S
882	0	3	Markun, Mr. Johann	male	33.0	0	0	349257	7.8958	NaN	S
883	0	3	Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika	female	22.0	0	0	7552	10.5167	NaN	S
884	0	2	Banfield, Mr. Frederick James	male	28.0	0	0	C.A./SOTON 34068	10.5000	NaN	S
885	0	3	Sutehall, Mr. Henry Jr	male	25.0	0	0	SOTON/OQ 392076	7.0500	NaN	S
886	0	3	Rice, Mrs. William (Margaret Norton)	female	39.0	0	5	382652	29.1250	NaN	Q
887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

1.2.4 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False

#写入代码
df.isnull()

	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
乘客ID
1	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
2	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
3	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
4	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
5	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
887	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
888	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
889	False	False	False	False	True	False	False	False	False	True	False
890	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
891	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False

891 rows × 11 columns

【总结】上面的操作都是数据分析中对于数据本身的观察

【思考】对于一个数据，还可以从哪些方面来观察？找找答案，这个将对下面的数据分析有很大的帮助

1.3 保存数据

1.3.1 任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv

#写入代码
df.to_csv('train_chinese.csv')

【总结】数据的加载以及入门，接下来就要接触数据本身的运算，我们将主要掌握numpy和pandas在工作和项目场景的运用。