第4章 pandas统计分析基础(2)
Python数据分析与应用(第2版)PPT课件(共9章)第4章 使用pandas进行数据预处理
➢ 除了使用相似度矩阵进行特征去重之外，还可以通过equals()方法进行特征去重。
18
检测与处理重复值
➢ equals()方法的基本使用格式如下。
➢ 删除法是指将含有缺失值的特征或记录删除。 ➢ 删除法分为删除观测记录和删除特征两种，它属于通过减少样本量来换取信息完整度的一种方法，是一种
较为简单的缺失值处理方法。 ➢ pandas中提供了简便的删除缺失值的dropna()方法，通过控制参数，既可以删除观测记录，又可以删除特征。
dropna()方法的基本使用格式如下。
参数说明
join ignore_index
keys levels
接收str。表示其他轴向上的索引是按交集（inner）还是并集（outer）进行合并。默认为 outer 接收bool。表示是否不保留连接轴上的索引，产生一组新索引range(total_length)。默认为 False 接收sequence。表示与连接对象有关的值，用于形成连接轴向上的层次化索引。默认为 None 接收包含多个sequence的list。表示在指定keys参数后，指定用作层次化索引各级别上的索 引。默认为None
排序等，merge函数的基本使用格式如下。
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
如何使用Pandas进行数据清洗和分析
如何使用Pandas进行数据清洗和分析第一章：介绍Pandas库Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，它提供了大量的函数和方法，能够帮助我们进行数据清洗和分析。
Pandas库基于Numpy库，可以处理大小可变的数据集，并且具有灵活的操作方式。
在开始使用Pandas进行数据清洗和分析之前，我们首先需要了解Pandas库的基本知识。
第二章：数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，它的目的是处理数据集中的缺失值、异常值和重复值，以确保分析结果的准确性和可信度。
Pandas库提供了一系列的函数和方法，可以方便地进行数据清洗。
2.1 缺失值处理缺失值是指数据集中的空值或者未定义的值。
在进行数据分析之前，我们通常需要处理缺失值。
Pandas库中的dropna()方法可以用来删除包含缺失值的行或列，而fillna()方法可以用来填充缺失值。
2.2 异常值处理异常值是指数据集中的极端值，它们可能对分析结果产生不良影响。
Pandas库提供了一些函数和方法，可以帮助我们检测和处理异常值。
例如，通过使用describe()方法可以查看数据集的统计摘要信息，通过使用drop()方法可以删除包含异常值的行或列。
2.3 重复值处理重复值是指数据集中的重复观测。
在进行数据分析之前，我们通常需要处理重复值。
Pandas库中的duplicated()方法可以用来检测重复值，而drop_duplicates()方法可以用来删除重复值。
第三章：数据分析数据分析是对数据集进行统计、计算和推断的过程，它的目的是发现数据的规律和趋势，并从中得到有关数据的有用信息。
Pandas库提供了丰富的函数和方法，可以方便地进行数据分析。
3.1 数据统计数据统计是数据分析的基础工作，它可以帮助我们了解数据集的基本特征。
Pandas库提供了一系列的统计函数，如mean()、median()、mode()和std()等，可以用来计算数据集的均值、中位数、众数和标准差等统计指标。
Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas
6.3.1 将数据提取到列方向 6.3.2 将数据提取到行方向 6.3.3 实例应用
6.4.1 查找位置 6.4.2 查找判断 6.4.3 查找数据 6.4.4 实例应用
6.5.1 Series数据替换 6.5.2 DataFrame表格替换 6.5.3 实例应用
6.9.1 元素填充 6.9.2 字符填充
5.2.1 条件判断处理1（mask（）与where（）） 5.2.2 条件判断处理2（np.where（））
5.3.1 遍历Series元素（map（）） 5.3.2 遍历DataFrame行和列（apply（）） 5.3.3 遍历DataFrame元素（applymap（））
5.4.1 聚合统计 5.4.2 逻辑统计 5.4.3 极值统计 5.4.4 排名统计
5.5.1 根据不同蔬菜的采购数量统计每天采购金额 5.5.2 筛选出成绩表中各科目均大于或等于100的记录 5.5.3 筛选出成绩表中各科目的和大于或等于300的记录 5.5.4 统计每个人各科目总分之和的排名 5.5.5 统计每个人所有考试科目的最优科目
6.1 正则 6.2 拆分
6.3 提取 6.4 查找
作者介绍
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精彩摘录
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谢谢观看
8.8.1 筛选出下半年总销量大于上半年的记录 8.8.2 对文本型数字月份排序 8.8.3 根据分数返回等级设置索引
9.2 数据透视表
9.1 分组处理
9.3 巩固案例
9.1.1 分组 9.1.2 聚合 9.1.3 转换 9.1.4 过滤 9.1.5 高级分组
pandas_分类汇总_聚合函数_概述及解释说明
pandas 分类汇总聚合函数概述及解释说明1. 引言1.1 概述在数据分析和处理的过程中，我们经常需要对数据进行分类汇总和聚合计算。
而pandas是一种流行的Python库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。
本文将介绍pandas分类汇总及其相关的聚合函数，帮助读者深入了解这一概念，并展示如何在实际应用中使用它们。
1.2 文章结构本文共包含5个主要部分。
首先，在引言部分，我们将对本文的目的和内容进行简要介绍。
接下来，第二部分将介绍pandas基础知识以及分类数据类型的概述。
第三部分将重点讨论聚合函数，包括其定义、作用以及常用的聚合函数介绍和进阶技巧。
第四部分将探讨pandas分类汇总在不同场景下的应用，包括数据清洗与整理、数据分析与统计报告生成以及机器学习特征工程中的应用案例。
最后，在结论与展望部分，我们将对全文进行总结，并对pandas分类汇总技术未来发展进行展望和提出建议。
1.3 目的本文旨在以清晰详细的方式介绍pandas分类汇总及其相关的聚合函数。
通过本文的阅读，读者将能够了解pandas库的基本概念和分类数据类型，并学习如何使用聚合函数进行数据汇总和统计分析。
此外，我们将通过实际案例来展示pandas分类汇总在不同领域中的应用，为读者提供实践上的指导和灵感。
最后，在结论部分，我们将对本文的主要内容进行总结，并对pandas分类汇总技术未来的发展进行展望和提出相关建议。
通过本文，读者将能够全面了解pandas分类汇总，并掌握其在数据处理与分析中的应用。
2. pandas 分类汇总2.1 pandas基础知识介绍在开始学习和理解pandas分类汇总之前，我们首先需要了解一些pandas的基础知识。
pandas是一个开源的数据分析库，它提供了高效、灵活和易于使用的数据结构，特别适用于数据清洗、整理和分析等工作。
pandas最重要的两个数据结构是Series和DataFrame。
Series类似于一维数组，而DataFrame则相当于二维表格。
第四章 数据分析
6、数据导出
• （1）导出CSV文件： to_csv（file_path,sep=",",index=True,header=True） • （2）导出Excel文件： to_excel（file_path,index=True,header=True） • （3）导出到MySQL库： to_sql（tableName,con=数据库链接）
7、数据处理
• 在数据分析前需要对数据进行处理，剔除其中噪声、恢复数据的完整性和一致性后 才能进行数据分析
数据 数据 数据 数据 清洗 合并 计算 分组
8、数据的清洗
• 1．重复数据的处理：
• 使用duplicated( )可以获取哪些是重复的元素，使用drop_duplicates( )能够删除重复元素。
• 2．缺失数据的处理：
• 缺失值的处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失值处理，缺失值处理常用的方法有 删除法、替换法、插补法等。
• 3．噪声数据的处理：
• 在实际操作中常用分箱（binning）、回归（regression）、聚类（clustering）、计算机与人工检查 相结合等方法“光滑”数据，去掉数据中的噪声。
3、数据分析的工具
• 数据分析的工具数量众多，根据分析数据层次结构的不同，常用数据分析软件可分 为四类
4、PYTHON的PANDAS数据分析包
• Numpy科学计算模块 • Matplotlib绘图模块。
数据导入
数据导出
5、数据导入
• （1）导入TXT文件：read_table（file,names=[列名1，列名2，...],sep="",...） • （2）导入CSV文件：read_csv（file,names=[列名1，列名2，...],sep="",...） • （3）导入excel文件：read_excel（file,sheetname,header=0） • （4）导入MySQL库：read_sql（sql,con=数据库）
利用pandas进行数据分析之二DataFrame与Series数据结构对比
利用pandas进行数据分析之二DataFrame与Series数据结构对比在本文中，我们将对DataFrame和Series进行详细的对比，以便更好地理解它们的特点和用法。
1.数据结构- DataFrame：DataFrame是一个二维表格，由多个Series组成。
每个Series可以表示一列或一行数据。
2.创建方式- DataFrame：可以通过从文件、数据库、其他数据结构、API等方式创建DataFrame。
- Series：可以通过从列表、数组、字典等方式创建Series。
3.数据类型- DataFrame：DataFrame中可以存储多种类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。
- Series：Series中的数据类型可以是整数、浮点数、字符串等。
4.大小- DataFrame：DataFrame的大小可以根据数据的行数和列数进行调整。
- Series：Series的大小是固定的，取决于创建时指定的数据长度。
5.访问数据- DataFrame：可以通过列名或行号来访问DataFrame中的数据。
- Series：可以通过索引来访问Series中的数据。
6.插入和删除数据- DataFrame：可以通过插入和删除列来修改DataFrame中的数据。
- Series：无法直接删除Series中的数据，只能通过删除整个Series来实现。
7.运算和统计- DataFrame：可以对整个DataFrame进行运算和统计，如求和、平均值、最大值等。
- Series：可以对整个Series进行运算和统计，如求和、平均值、最大值等。
8.缺失值处理- DataFrame：可以使用fillna(函数来填充DataFrame中的缺失值，也可以通过dropna(函数来删除包含缺失值的行或列。
- Series：可以使用fillna(函数来填充Series中的缺失值，也可以通过dropna(函数来删除包含缺失值的元素。
《Python数据分析与机器学习》课程教学大纲
附录A 教学大纲课程名称：Python数据分析与机器学习适用专业：计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Python程序设计语言总学时：66学时授课学时：34学时实验（上机）学时：32学时一、课程简介本课程可作为计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
数据分析与机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科，研究如何从数据中获得信息，通过学习人类识别事物的基本规律，让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。
本书包括两部分内容，第一部分重点介绍了与Python语言相关的数据分析内容，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn和Sklearn等。
第二部分与Python语言相关的机器学习内容，包括数据预处理、特征工程、指标评价、K近邻算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、Kmeans算法和文本分析示例。
二、课程内容及要求第1章 Python与数据分析（2学时）主要内容：1. python特点2. 数据分析流程3. 数据分析库4. Python编辑器基本要求：了解数据分析的基本概念；了解数据分析流程、数据分析库、python编辑器的安装和使用。
重点：数据分析流程、数据分析库、掌握Anaconda的安装、配置方法。
难点：数据分析流程、数据分析库、python编辑器。
第2章Numpy-数据分析基础工具（4学时）主要内容：1.ndarray对象2.创建ndarray对象3.数组变换4.索引和切片5.线性代数基本要求：掌握Numpy数值计算方法，主要包括数组和矩阵运算。
重点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数难点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数第3章Matplotlib-数据可视化工具（4学时）主要内容：1.绘图步骤2. 子图基本操作3.各类图4. 概率分布基本要求：掌握Matplotlib数据可视化绘图基础，参数设置及常用绘图。
pandas使用手册
pandas使用手册摘要：1.引言2.pandas 的安装与基本概念3.pandas 的数据结构4.pandas 的数据操作5.pandas 的数据分析与可视化6.pandas 的高级功能7.pandas 的应用案例8.总结正文：【引言】pandas 是一个强大的数据处理库，广泛应用于数据分析、数据清洗和数据可视化等领域。
本文将详细介绍pandas 的使用手册，帮助读者更好地理解和运用这个库。
【pandas 的安装与基本概念】首先，我们需要安装pandas 库。
可以使用pip 命令进行安装：`pip install pandas`。
pandas 主要由以下几个部分组成：Series（序列）、DataFrame（数据框）、Index（索引）和Timedelta（时间间隔）。
【pandas 的数据结构】pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和DataFrame。
Series 是一维数据结构，类似于字典，可以存储任意类型的数据。
DataFrame 是二维数据结构，类似于表格，可以存储多列数据。
【pandas 的数据操作】pandas 提供了丰富的数据操作函数，包括数据导入、数据清洗、数据转换、数据筛选、数据排序等。
例如，可以使用`read_csv()`函数导入CSV 文件，使用`fillna()`函数填充缺失值，使用`astype()`函数转换数据类型，使用`loc[]`和`iloc[]`函数选取数据等。
【pandas 的数据分析与可视化】pandas 内置了基本的数据分析功能，例如统计描述、数据透视表、分组聚合等。
此外，pandas 还提供了与matplotlib 和seaborn 等可视化库的接口，方便进行数据可视化。
【pandas 的高级功能】pandas 还提供了许多高级功能，例如时间序列分析、数据透视表、分组聚合等。
这些功能可以帮助用户处理更复杂的数据分析任务。
【pandas 的应用案例】最后，我们将通过一个实际案例，演示如何使用pandas 进行数据处理、分析和可视化。
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pandas
2019/4/21
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