python--第三方包的使用

1、json包 

在python中使用json解析数据的时候，需要导入包的类型，使用json包解析json数据。

import json
student_json='{"age":22,"clazz":"文科六班","gender":"女","id":"1500100001","name":"施笑槐"}'

#将一个json文件装换成python中的对象，返回的是python中的字典：
student_obj=json.loads(student_json)
print(student_obj)

#转换成一个字典，通过key来获取对应的value的值
print(student_obj["name"])


info={"age":22,"clazz":"文科六班","gender":"女","id":"1500100001","name":"施笑槐"}

#将python中的对象转换成json字符串，使用到的函数是dumps,ensure_ascii=False可以指定他的编码的方式
print(json.dumps(info,ensure_ascii=False))

2、pip命令的使用：

在python中下载第三方包需要执行的命令是：

pip install 第三方包的名称


"""
    更新pip版本的命令：
        python.exe -m pip install --upgrade pip
    查看pip的命令：
    python语言是u用pip管理第三方包
    按照第三方包
    pip install pandas

    修改源方式
    1、临时修改
    pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    2、永久修改源
    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    pip install matplotlib

    清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
    山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
    豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
"""

3、在python中连接数据的包：pymysql

# 安装的命令：
"""
    使用python连接mysql
"""
# pip install pymysql
import pymysql

# 连接数据库：
connect = pymysql.connect(
                            host="master",
                            port=3306,
                            user="root",
                            password="123456",
                            database="bigdata25")
#2、创建一个游标
curses=connect.cursor()
#3、编写sql
curses.execute("select  id,student,course,score from students")
#4、获取查询的所有的数据,输出的是一个元组：
stu = curses.fetchall()
print(stu)
#5、循环打印数据：
for stus in stu:
    print(stus[1])

#6、向数据库中插入数据：
curses.execute("insert into TableA values (4,'lisi','310111XXXXX5',19930501,'中国')")
#提交事务：
connect.commit()

#关闭连接：
connect.close()

# 需求：将学生表中的数据写入到mysql中：
import pymysql
import json


# 1、读取数据：
file = open("D:\code\pythonProject\pythonProject\数据\students.json", mode="r", encoding="utf_8")
file1 = file.readlines()
# 2、使用函数推导式：
stu1 = [stu.strip() for stu in file1]
# 返回的数据类型是json格式的数据，所以需要对数据进行解析,需要导入json函数,返回的是一个列表：
info = [json.loads(stu2) for stu2 in stu1]

#测试，显示的是有数据
info1=[info2["id"] for info2 in info]
print(info1)

# 与MySQL建立连接
connect = pymysql.connect(
    host="master",
    port=3306,
    user="root",
    password="123456",
    database="bigdata25"
)

# 创建游标
cursor = connect.cursor()
# 编写sql语句：
# 首先创建一张学生表
"""
    此时需要注意的是如果表已经创建好，或者存在，此时在运行就会被报错，所以在创建表的时候需要加上if not exists
"""
#创建表：
cursor.execute("""
    create table if not exists stu(
        id varchar(20),
        name varchar(20),
        age int,
        clazz varchar(20),
        gender varchar(20)       
    )
""")
# 将数据循环写入放到
for stu3 in info:
    id = stu3["id"]
    name = stu3["name"]
    gender = stu3["gender"]
    clazz = stu3["clazz"]
    age = stu3["age"]
    #数据提取也是成功的：
    print(id,name,gender,clazz,age)
    #执行sql语句：
    cursor.execute(f" insert into stu values('{id}','{name}',{age},'{clazz}','{gender}')")

# 手动提交事务：
connect.commit()
# 关闭连接：
connect.close()
# 这里使用的是open，需要手动关闭连接
file.close()

4、pyspark

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建sparksession环境
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("spark").getOrCreate()

# 读取数据：
stu = spark.read.format("json").load("D:\code\pythonProject\pythonProject\data\students.json")
# 统计班级的人数：
clazz_num = stu.groupBy("clazz").count()
stu.show()

# 保存数据：
clazz_num.write.format("csv").save("D:\code\pythonProject\pythonProject\data\clazz_num")

5、numpy：在数据分析中经常使用到的包，主要是用来科学计算的，numpy是一种专门用于矩阵计算的，科学计算的开源的python，主要是将python变成一种免费的更强大的matlab系统。

# 下载：pip install numpy
import numpy as np
from numpy import random

# 创建一个多维矩阵
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array)
print(type(array))

# 矩阵的转至：
print(array.T)
# 1、向左反转：
print("向左翻转{}".format(np.fliplr(array)))
# 2、向右反转：
print("向右反转{}".format(np.fliplr(array)))

# 类型转换：
# 创建一个字符串矩阵：
array1 = np.array([["1", "2", "3"], ["4", "5", "6"]])
array2 = array1.astype("float_")
print(array1)
print(array2)

# 创建一个一维数组：
array3 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用切片取出里面的一些值：
array4 = array3[::2]
print(array4)

# 根据索引取出数据：需要注意的是索引的下标都是从0开始计算的：
# 一维数组：
array5 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("一维数组使用索引取出数据是:{}".format(array5[0]))

# 多维数组：使用二维数组举例：
array6 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array6)
print("二维数组使用索引取出数据是：{}".format(array6[0][0]))

# 在numpy中的切片：
# 第一种：取所有行的某一列
print("numpy中切片中取出数据：{}".format(array6[:, 1]))
# 第二种，前面控制的是行数，后面控制的列数：
"""
    原理：可以将前后都看一个列表，前面的控制的是行数，后面控制的列数
"""
print("numpy第一行中的第一个到最后一个数字：{}".format(array6[0, 1::]))

# 布尔值索引：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(arr % 2 == 1)
# 需求：取出里面的奇数
arr = arr[arr % 2 == 1]
print(arr)

# 还可以代入公式计算
array7 = np.array([1, 2, 3, 4])
y = 2 * array7 + 1
print("代入公式计算后的结果是{}".format(y))

# 重构：重新改变它的形状，使用函数reshape
array8 = np.array([1, 2, 3, 4])
# 打印出该数组的结构
print(array8.shape)
# 重构，装化成一个2*2结构的数组
print(array8.reshape((2, 2)))

# numpy中的拼接：
# 分成横轴拼接、纵轴拼接
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 1、横轴拼接：存放在一个数组中
print("numpy中横向拼接{}".format(np.vstack((arr1, arr2))))

# 2、纵轴拼接：
print("numpy中纵向拼接{}".format(np.hstack((arr1, arr2))))

# 对位运算：对应位置计算：
arr3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr4 = np.array([[1, 2, 3], [10, 20, 30]])
print(arr3 + arr4)
print(arr3 - arr4)
print(arr3 * arr4)
print(arr3 // arr4)
print(arr3 / arr4)
print(arr3 % arr4)

# 矩阵相乘，使用到的函数是dot
arr5 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr6 = arr5.T
print(arr5.dot(arr6))

# 自然对数的使用：
arr5 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("自然对数使用{}".format(np.log10(arr5)))

# 差分，计算相邻两个数之间的差值：diff
array9 = np.array([1, 2, 3, 4, 2, 2, 11, 3, 4])
print("指定两个数之间的差分{}".format(np.diff(array9)))
# 一个有方向的差分：
#按照纵轴方向计算差分，参数axis就默认是0，按照横轴方向计算差分，参数默认是1
array10 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.diff(array10,axis=0))


array9 = np.array([1, 2, 3, 4, 2, 2, 11, 3, 4])
#求出最大值：
print(np.amax(array9))
print(np.amin(array9))
print(np.mean(array9))

"""
    1、amin：求出最小值
    2、amax：求出最大值
    3、percentile:返回中位数
    4、median：返回中位数
    5、average：返回平均值，可以设定权重，计算权重平均
    6、mean：返回平均值
    7、std:返回的是计算标准差
    8、var：计算方差
    9、exp：计算指数
"""

#生成标准正态分布的矩阵：
array11 = np.random.normal(size=(10,10))
print(array11)
"""
    1、生成二项分布的,产生5个服从二项分布B(5,0.5)的样本：random.binomial(n=5,p=0.5,size=5)
    2、均匀分布：产生5个服从均匀分布U[-1,1]的样本：random.unform(-1,1,5) 
"""

6、pandas：属于一种小数据的数据处理，兼备numpy的高性能数组计算，类似于spark计算系统，处理数量是有限的。

# series是一种类似于一维数组的对象，有数据以及与之相关的数据标签组成，代表的是一个序列，相当于一列
# 可以通过字典字典构建对象series对象，series对象的索引也是可以修改的
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 需要指定两个参数：分别是数据和索引
series = pd.Series(data=[1, 2, 3, 4, 5], index=[0, 1, 2, 3, 4])
print(series)
# 可以通过行号取出俩面的数字：
print(series[0])

# 构建一个dataframe：就是一个数据的一张表：
users = {"name": ["李四", "王五", "张三"], "age": [23, 24, 26]}
# 构建一个dataframe
user_df = pd.DataFrame(users)
print(user_df)

# 取数据：1、可以根据行名取出数据：
user_name = user_df["name"]
print(user_name)

# 布尔值索引：
print(user_df["age"] > 19)

# 删除列，是对原先的基础上进行操作的。
del user_df["age"]

# 使用pandas读取数据：
# read_csv:默认数据中的第一行作为列名，所以需要通过names指定对应的类名：
student = pd.read_csv("D:\code\pythonProject\pythonProject\data\students.txt",
                      # 指定分隔符 sep = ",",
                      names=["id", "name", "age", "sex", "clazz"],
                      encoding="utf-8")

print(student)
# 统计班级的人数
num = student.groupby("clazz")["id"].count()

# 取出前十和后十
print(student.head(10))
print(student.tail(10))

# 对数据进行过滤：
print(student[student["sex"] == "男"])

# 统计男生和女生的个数：使用函数value_count，进行分组求和
# student["sex"].value_counts().plot.pie()

"""
    bar  表示的是柱状图
    pie  表示的是饼状图
"""
#  plt.show()
print("pandas语法的基本使用" + "****")

"""
    1、pandas的语法的使用：
"""
# 1、选择字段进行处理：
student["age"] = student["age"] + 100
print(student)

# 2、选择表中多个字段：
print(student[["id", "name"]])

# 3、布尔值索引，也就是数据清洗的功能：
print(student[student["clazz"] == "文科一班"])

# 4、选择某一行数据：
print(student.loc[0])

# 5、分组聚合：求出每个班级的平均成绩：
student.groupby("clazz")["age"].mean()

# 统计每个班的人数：
stu = student["clazz"].value_counts().plot.bar()

# 设置文中的字体为微软雅黑
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# plt.show()

# 6、表关联：
# 使用pandas读取数据：
print("使用pandas读取分数表中的数据")

score = pd.read_csv("../data/score.txt",
                    sep=',',
                    names=["id", "cid", "score"],
                    encoding="utf-8")
# 关联学生表和分数表：
stu_merge = pd.merge(student, score, on="id")
print(stu_merge)

# 此时在计算学生的总成绩,先进行分组，然后可以找出对应的字段进行操作
# 此时需要重置表的索引：重新将原先的列名再次设置成列名：
sum_score = stu_merge.groupby(["id", "name", "age"])["score"].sum().reset_index()
print(sum_score)

# 求出每个班级的平均分：
mean_score = stu_merge.groupby(["id", "name"])["score"].mean()
print(mean_score)

# 使用pandas将数据存储到文件中
"""
    1、to_csv：指定需要存储的路径
    2、header，不指定写入文件中就包含标题，4如果不想要包含表头，就需要将header设置成None
    3、sep是指定分隔符
"""
sum_score.to_csv("../data/sum_score.txt", header=None, sep=",")

# 使用pandas进行词频统计
lines = pd.read_csv("../data/words.txt", names=["line"], encoding="utf-8",sep="\t")


"""
    1、str:表示的是使用字符串处理列
    2、split：表示的是使用逗号进行切分列
    3、expand：表示的将split返回的结果转换成多列
    4、stack：表示的是将多列装换成多行
    5、value_counts():表示的是统计单词的数量
"""
word_count = lines["line"].str.split(",",expand=True).stack().value_counts().plot.bar()
#设置图标的标题：
plt.title("word的数量表：")
plt.ylabel("单词的数量")
plt.xlabel("单词的种类")
plt.show()
print(word_count)

7、notebook

#pip install notebook
#启动notebook命令： jupyter-notebook
"""
在使用vscode的方式进行编写代码，需要将代码的后缀改成ipynb
"""

8、数据可视化：

1、matplotlib：

# matplaotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# 创建一个figure的图层
# fig, ax = plt.subplots()
# 通过x与y轴确定坐标：
# ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 4, 3])
# plt.show()

# 直接进行画图：
# plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
# plt.show()

# 随机生成数据，数据的范围是在0-2之间：
x = np.linspace(0, 2, 100)
# 创建一个画布：
fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, x, label="linear")  # 指定x轴与y轴的大小，label：指定线条的名称
ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")
ax.plot(x, x ** 3, label="cubic")
ax.set_xlabel(' x label')  # 设置横坐标的名称
ax.set_ylabel('y label')  # 设置轴坐标的名称
ax.set_title("simple plot")  # 设置画布的名称
ax.legend()  # 设置图标

plt.plot(x, np.sin(x), label="sinx")
plt.legend()
plt.show()

2、seaborn：

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt



"""
    卸载python中已经安装的表：
    pip uninstall  包的名称

"""

# 使用色啊born绘制散点图：
x = np.linspace(0, 100, 100)
y = x ** 2
sns.jointplot(x=x, y=y)

x1 = np.linspace(0, 100, 100)
y1 = x ** 4
line = pd.DataFrame(
    {
        "x": x1,
        "y": y1
    }
)
sns.jointplot(x="x", y="y", data=line)
plt.show()

# 箱线图：判断数据是否存在离群值：boxplot
ages = [1, 2, 4, 5, 100, 29, 10]
sns.boxplot(x=ages)
plt.show()

# 直方图：
# 生成一个标准的正态分布图：
x2 = np.random.normal(size=10000)
sns.histplot(x=x2)
plt.show()


#壮壮图：
#sns.countplot(x=x2,data="students")


#核密度图
x3 = np.random.normal(size=10000)
sns.kdeplot(x=x3,fill=True,color="b")
plt.title("这是和密度图")
#设置他的语言的格式：微软黑体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.show()


#小提琴图：
sns.violinplot(x=ages)
plt.title("这是小提琴图")
plt.show()


#点对图：
x1 = np.linspace(0, 1, 100)
y1 = x ** 4
line = pd.DataFrame(
    {
        "x": x1,
        "y": y1
    }
)
sns.palplot(line)
plt.title("这是点对图")
plt.show()

#饼图：plot.pie()



"""
    画图的工具：
        matplotlib
        seaborn
        pyecharts（百度提供的一个画图工具）
"""
from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
# 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
bar.render()