文章目录
- 一、merge() 函数
-
- 1. inner
- 2. left 和 right
- 3. outer
- 二、set_index() 函数
- 三、drop_duplicates() 函数
- 四、tolist() 函数
- 五、视频数据分析案例
-
- 在最开始，我们先导入常规的 numpy 和 pandas 库。
import numpy as np
import pandas as pd
- 为了方便维护，数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。
- 所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到 SQL 中是 join，在 Pandas 中则是用 merge 来实现。这篇文章就讲一下 merge 的主要原理。
- 上面的引入部分说到 merge 是用来拼接两张表的，那么拼接时自然就需要将用户信息一一对应地进行拼接，所以进行拼接的两张表需要有一个共同的识别用户的键（key）。
- 总结来说，整个 merge 的过程就是将信息一一对应匹配的过程，下面介绍 merge 的四种类型，分别为 inner、left、right 和 outer。
一、merge() 函数
pd.merge(left,right,how: str = 'inner',on=None,left_on=None,right_on=None,left_index: bool = False,
right_index: bool = False,sort: bool = False,suffixes=('_x', '_y'),copy: bool = True,indicator: bool = False,validate=None,)
- merge() 函数的参数含义如下：
- left/right 表示两个不同的 DataFrame 对象。
- how 表示要执行的合并类型，从 {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’} 中取值，默认为 inner 内连接。
- on 表示指定用于连接的键（即列标签的名字），该键必须同时存在于左右两个 DataFrame 中，如果没有指定，并且其他参数也未指定，那么将会以两个 DataFrame 的列名交集做为连接键。
- left_on 表示指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。该参数在左、右列标签名不相同，但表达的含义相同时非常有用。
- right_on 表示指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。
- left_index 为布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键。
- right_index 为布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键。
- sort 为布尔参数，默认为 False，则按照 how 给定的参数值进行排序。设置为 True，它会将合并后的数据进行排序。
- suffixes 表示字符串组成的元组。当左右 DataFrame 存在相同列名时，通过该参数可以在相同的列名后附加后缀名，默认为 (‘x’,‘y’)。
- copy 默认为 True，表示对数据进行复制。
- 这里需要注意的是，Pandas 库的 merge() 支持各种内外连接，与其相似的还有 join() 函数（默认为左连接）。
1. inner
- merge() 的 inner 的类型称为内连接，它在拼接的过程中会取两张表的键（key）的交集进行拼接。
- 下面以图解的方式来一步一步拆解。
- 首先我们有以下的数据，左侧和右侧的数据分别代表了用户的基础信息和消费信息，连接两张表的键是 userid。
- 例如，我们先生成 df_1 的初始数据。
df_1 = pd.DataFrame({
"userid":['a', 'b', 'c', 'd'],
"age":[23, 46, 32, 19]
})
df_1
df_2 = pd.DataFrame({
"userid":['a', 'c'],
"payment":[2000, 3500]
})
df_2
- 使用 merge() 函数对 df_1 和 df_2 进行拼接。由于 df_2 中只有 a 和 c 的参数，因此，合并之后只有 a 和 c。
df_1.merge(df_2,on='userid')
pd.merge(df_1, df_2, on='userid')
- 对于上述过程，我们可以采用如下图片进行解释。
- （1） 取两张表的键的交集，这里 df_1 和 df_2 的 userid 的交集是 {a,c}。
- 相信整个过程并不难理解，上面演示的是同一个键下，两个表对应只有一条数据的情况（一个用户对应一条消费记录）。
- 那么，如果一个用户对应了多条消费记录的话，那又是怎么拼接的呢？
- 假设现在的数据变成了下面这个样子，在 df_2 中，有两条和 a 对应的数据：
- 我们同样用 inner 的方式进行 merge：
df_1 = pd.DataFrame({
"userid":['a', 'b', 'c', 'd'],
"age":[23, 46, 32, 19]
})
df_2 = pd.DataFrame({
"userid":['a', 'c','a', 'd'],
"payment":[2000, 3500, 500, 1000]
})
pd.merge(df_1, df_2, on="userid")
- 整个过程除了对应匹配阶段，其他和上面基本都是一致的。
2. left 和 right
- left 和 right 的 merge 方式其实是类似的，分别被称为左连接和右连接。这两种方法是可以互相转换的，所以在这里放在一起介绍。
- left 在 merge 时，以左边表格的键为基准进行配对，如果左边表格中的键在右边不存在，则用缺失值 NaN 填充。
- right 在 merge 时，以右边表格的键为基准进行配对，如果右边表格中的键在左边不存在，则用缺失值 NaN 填充。
- 这是什么意思呢？我们用一个例子来具体解释一下，这是演示的数据。
df_1 = pd.DataFrame({
"userid":['a', 'b', 'c', 'd'],
"age":[23, 46, 32, 19]
})
df_2 = pd.DataFrame({
"userid":['a', 'c','e'],
"payment":[2000, 3500, 600]
})
pd.merge(df_1, df_2,how='left', on="userid")
- 其过程可用如下图片进行解释。
- （1） 以左边表格的所有键为基准进行配对。图中，因为右表中的e不在左表中，故不会进行配对。
- （2） 若右表中的 payment 列合并到左表中，对于没有匹配值的用缺失值 NaN 填充。
- 对于 right 类型的 merge 和 left 其实是差不多的，只要把两个表格的位置调换一下，两种方式返回的结果就是一样的，如下：
pd.merge(df_1, df_2,how='right', on="userid")
3. outer
- outer 是外连接，在拼接的过程中它会取两张表的键（key）的并集进行拼接。看文字不够直观，还是上例子吧！
- 还是使用上方用过的演示数据
pd.merge(df_1, df_2,how='outer',on='userid')
- 其过程可用如下图片进行解释。
- 取两张表键的并集，这里是 {a,b,c,d,e}。
二、set_index() 函数
- 专门用来将某一列设置为 index 的方法。
- 其语法模板如下：
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
- 其参数含义如下：
- keys 表示要设置为索引的列名（如有多个应放在一个列表里）。
- drop 表示将设置为索引的列删除，默认为 True。
- append 表示是否将新的索引追加到原索引后（即是否保留原索引），默认为 False。
- inplace 表示是否在原 DataFrame 上修改，默认为 False。
- verify_integrity 表示是否检查索引有无重复，默认为 False。
- 首先，我们生成初始数据。
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
'sale': [55, 40, 84, 31]})
df
df.set_index('month')
year sale
month
- 我们将 month 列设置为 index 之后，并保留原来的列。
df.set_index('month',drop=False)
df.set_index('month', append=True)
df.loc[0]
df.set_index('month', inplace=True)
df
- 我们通过新建 Series 并将其设置为 index。
df.set_index(pd.Series(range(4)))
三、drop_duplicates() 函数
- 去重通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。
- 在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。
- 删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。
- Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplicates()。
- 其语法模板如下：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)
- 其部分参数含义如下：
- subset 表示要进去重的列名，默认为 None。
- keep 有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项。
- inplace 为布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。
- 我们先生成初始数据，用以后续的观察操作。
df = pd.DataFrame({
'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
df
32 Indomie cup 3.5
df.drop_duplicates()
df.drop_duplicates(subset=['brand'])
df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')
四、tolist() 函数
- pandas 的 tolist() 函数用于将一个系列或数据帧中的列转换为列表。
- 首先，我们查看 df 中的 索引取值，他的起始值是 0，终止值是 1，步长是 1。
df.index
df.index.tolist()
五、视频数据分析案例
1. 问题要求
- 问题 1：分析出不同导演电影的好评率，并筛选出 TOP20。
- 要求：
- （1） 计算统计出不同导演的好评率。
- （2） 通过多系列柱状图，做图表可视化。
- 提示：
- （1） 好评率 = 好评数 / 评分人数。
- （2） 可自己设定图表风格。
- 问题 2： 统计分析 2001-2016 年每年评影人数总量，求出不同剧的评分人数、好评数总和。
2. 解决过程
- 首先，我们导入 numpy 和 pandas 库，由于要进行图表可视化，因此，我们再导入 matplotlib 库。
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
data = pd.read_csv('爱奇艺视频数据.csv',encoding="gbk")
data.info()
- pandas 读取 csv 文件默认是按块读取的，即不一次性全部读取。
- 另外 pandas 对数据的类型是完全靠猜的，所以 pandas 每读取一块数据就对 csv 字段的数据类型进行猜一次，所以有可能 pandas在读取不同块时对同一字段的数据类型猜测结果不一致。
- low_memory=False 参数设置后，pandas 会一次性读取 csv 中的所有数据，然后对字段的数据类型进行唯一的一次猜测。这样就不会导致同一字段的 Mixed types 问题了。
- 但是这种方式真的非常不好，一旦 csv 文件过大，就会内存溢出；所以推荐用第 1 中解决方案。
- （1） 设置 read_csv 的 dtype 参数，指定字段的数据类型。
pd.read_csv(sio, dtype={"user_id": int, "username": object})
- （2） 设置 read_csv的low_memory 参数为 False。
pd.read_csv(sio, low_memory=False})
data.head(3)
data.columns
data.groupby('导演')[['好评数','评分人数']].sum()
df_q1 = data.groupby('导演').sum()[['好评数','评分人数']]
df_q1['好评率'] = df_q1['好评数']/df_q1['评分人数']
df_q1
result_q1 = df_q1.sort_values('好评率',ascending=False)[:20]
result_q1
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,3)
plt.bar(result_q1.index,result_q1['好评率'])
plt.ylim(0.98,1)
plt.xticks(rotation=70)
plt.grid(True, linestyle='--')
result_q1['好评率'].plot(kind='bar',
color = 'b',
width = 0.8,
alpha = 0.4,
rot = 45,
grid = True,
ylim = [0.98,1],
figsize = (12,4),
title = '不同导演电影的好评率')
- 至此，我们的问题一就得到了解决，下面进行问题二的计算。
- 我们取出大于 2000 年的数据，并绘制面积图。
movie_year = data.groupby('上映年份')[['评分人数']].sum()
movie_year_2000 = movie_year.loc[2000:]
plt.stackplot(movie_year_2000.index,movie_year_2000['评分人数'])
- 然后，我们求出不同剧的评分人数、好评数总和，好评数前 20 绘图。
movie_title_group = data.groupby('整理后剧名')[['评分人数','好评数']].sum()
result_title = movie_title_group.sort_values('好评数',ascending=False)[:20]
result_title
result_title['好评数'].plot(kind='bar',
color = 'b',
width = 0.8,
alpha = 0.4,
rot = 45,
grid = True,
ylim = [1.3e+08,1.1e+09],
figsize = (12,4),
title = '不同剧的好评数')
