Python数据分析与应用-pandas统计分析基础(2)
Python数据分析与应用 第2章 NumPy数值计算基础
掌握 NumPy 数组对象 ndarray
创建数组对象
➢ 使用 linspace 函数创建数组 ➢ 使用 logspace 函数创建等比数列
In[9]: print('使用 linspace 函数创建的数组为：',np.linspace(0, 1, 12)) Out[9]: 使用linspace函数创建的数组为： [ 0. 0.09090909 … 1. ]
使用 arange 函数创建数组
In[8]: Out[8]:
print(' 使 用 arange 函 数 创 建 的 数 组 为 ： \n',np.arange(0,1,0.1))
使用arange函数创建的数组为： [ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
8
使用diag函数创建的数组为： [[1 0 0 0] Out[13]: [0 2 0 0] [0 0 3 0] [0 0 0 4]]
In[14]: print('使用ones函数创建的数组为：',np.ones((5,3)))
使用ones函数创建的数组为：
[[ 1. 1. 1.]
Out[14]:
[ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.]
3
目录
1
掌握 NumPy 数组对象 ndarray
2
掌握 NumPy 矩阵与通用函数
3
利用 Nndarray
创建数组对象
1．数组创建 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K',subok=False, ndmin=0)
创建数组对象
pandas常用函数
pandas常用函数Pandas常用函数________________________Pandas是Python中用于数据分析的库，它提供了强大的功能来处理和分析数据。
Pandas函数是它的主要功能，它们可以极大地简化数据分析过程。
本文将介绍Pandas中常用的几种函数，以及它们如何帮助数据分析人员。
### 一、基础函数#### 1. head()head()函数用于从DataFrame中返回前n行的数据。
它的参数n表示要返回的行数，默认值为5。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')df.head() # 返回DataFrame中的前5行数据```#### 2. tail()tail()函数与head()函数相反，用于从DataFrame中返回后n行的数据。
它的参数n也表示要返回的行数，默认值为5。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')df.tail() # 返回DataFrame中的后5行数据#### 3. info()info()函数用于打印DataFrame中的列名、类型和非空值的计数。
它非常有用，可以帮助我们了解数据集的基本情况。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')() # 打印DataFrame中的列名、类型和非空值的计数```### 二、描述性统计函数#### 1. describe()describe()函数用于计算DataFrame中各列的描述性统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。
例如：```df = pandas.read_csv('data.csv')df.describe() # 计算DataFrame中各列的描述性统计信息```#### 2. value_counts()value_counts()函数用于计算DataFrame中每一列中不同取值的个数。
python数据分析基础
数据分析数据类型一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。
（列表、数组和集合）列表：数据类型可以不同（3.1413, 'pi', 3.1404, [3.1401,3.1349], '3.1376'）数组：数据类型相同（3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376）二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。
（表格）多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。
高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。
（键值对）NumpyNumpy是一个开源的Python科学计算基础库，包含：1)一个强大的N维数组对象ndarray；2)广播功能函数；3)整合C/C++/Fortran代码的工具；4)线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。
Numpy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。
Numpy的引用：import numpy as np（别名可以省略或更改，建议使用上述约定的别名）N维数组对象：ndarray1)数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据；2)设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度；（一个维度所有数据的类型往往相同）3)数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间；4)ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：实际的数据；描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）。
ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始。
np.array()生成一个ndarray数组。
（ndarray在程序中的别名是:array）轴(axis): 保存数据的维度；秩(rank)：轴的数量ndarray对象的属性.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量.shape ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列.size ndarray对象元素的个数，相当于.shape中n*m的值.dtype ndarray对象的元素类型.itemsize ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位ndarray的元素类型bool 布尔类型，True或Falseintc 与C语言中的int类型一致，一般是int32或int64intp 用于索引的整数，与C语言中ssize_t一致，int32或int64 int8 字节长度的整数，取值：[‐128, 127]int16 16位长度的整数，取值：[‐32768, 32767]int32 32位长度的整数，取值：[‐231, 231‐1]int64 64位长度的整数，取值：[‐263, 263‐1]uint8 8位无符号整数，取值：[0, 255]uint16 16位无符号整数，取值：[0, 65535]uint32 32位无符号整数，取值：[0, 232‐1]uint64 32位无符号整数，取值：[0, 264‐1]float16 16位半精度浮点数：1位符号位，5位指数，10位尾数float32 32位半精度浮点数：1位符号位，8位指数，23位尾数float64 64位半精度浮点数：1位符号位，11位指数，52位尾数complex64 复数类型，实部和虚部都是32位浮点数complex128 复数类型，实部和虚部都是64位浮点数实部(.real) + j虚部(.imag)ndarray数组可以由非同质对象构成（array([ [0,1,2,3,4], [9,8,7,6] ])），非同质ndarray对象无法有效发挥NumPy优势，尽量避免使用。
python中analysis的用法
python中analysis的用法
Python中的analysis是一种数据分析工具，它能够帮助我们对数据进行探索和分析。
在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据，并使用其内置的analysis功能来分析数据。
具体来说，我们可以使用以下方法：
1. describe()方法：该方法可以输出数据集的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。
2. corr()方法：该方法可以计算数据集中各列之间的相关性系数，用于探索不同变量之间的关系。
3. value_counts()方法：该方法可以统计数据集中每个值的频率，用于分析数据的分布情况。
4. groupby()方法：该方法可以按照指定的列对数据集进行分组，并对每个组进行聚合操作，用于探索不同组之间的差异。
除了以上方法外，Python中还有许多其他的analysis工具，例如numpy库、matplotlib库等，它们能够帮助我们更加深入地理解和分析数据。
- 1 -。
python_pandas实现vlookup方法_示例及概述说明
python pandas实现vlookup方法示例及概述说明1. 引言1.1 概述在数据分析和处理中，经常会遇到需要合并表格、查找缺失值以及进行数据筛选和过滤的需求。
其中一个常用的方法是vlookup（垂直查找），它可以根据某一列的值，在另一张表格中查找对应的值并将结果返回。
为了实现这一功能，我们可以使用Python中的pandas库。
本文旨在介绍如何利用pandas实现vlookup 方法，并提供相应示例与代码说明。
1.2 文章结构本文分为以下几个部分：引言、Python pandas实现vlookup方法、示例及概述说明、实现步骤和代码示例、结论与总结。
首先，我们将对vlookup方法的概念进行介绍，并探讨其在数据分析中的应用。
接着，我们将简要介绍Python pandas包，并说明其在实现vlookup功能方面的优势。
然后，我们将通过具体示例来展示如何使用pandas实现不同场景下的vlookup操作。
之后，我们将详细解释实现该功能所需采取的步骤，并附上相应代码示例与解析。
最后，我们将总结文章内容并讨论vlookup方法的优势与限制性因素，并对其他具有类似功能工具进行比较和讨论。
1.3 目的本文的目的是介绍如何使用Python中的pandas库实现vlookup方法，并通过示例和代码说明，详细阐述其实现步骤和应用场景。
读者可以通过学习本文，了解如何利用pandas在数据分析中进行数据合并、查找缺失值以及数据筛选和过滤操作，从而提高数据处理与分析效率。
2. Python pandas实现vlookup方法2.1 什么是vlookup方法VLOOKUP是一种在Excel中广泛使用的函数，用于在一个表格中通过某个关键列来查找另一个表格中对应的值。
它可以帮助我们从不同的数据源中快速合并和查找数据。
2.2 vlookup方法在数据分析中的应用vlookup方法在数据分析中有着广泛的应用。
通过使用vlookup方法，我们可以将不同来源的数据进行合并，并根据共同字段（通常是唯一标识符）来匹配和提取所需的信息。
《Python数据分析》课程标准
《Python 数据分析》教案一、课程定位《Python 数据分析》主要培养学生具有全面完整的数据分析思路和实践能力，利用 python 编写和应用模块等工具解决实际业务的能力；该课程提升学生的数学素养、统计素 养、提升互联网思维、创新思维。
该课程还可以有助于学生考取 1+x 大数据分析职业技能 证书的高级证书。
二、课程目标(一)社会主义核心价值观目标(1)具有富强、民主、文明、和谐等社会主义价值目标。
(2)具备自由、平等、公正、法治等价值取向。
(3)具备爱国、敬业、诚信、友善等价值准则。
(二)情感态度目标(1)具备民族团结、社会责任情感等。
(2)具备社会主义公民道德、社会公德和家庭美德意识等。
(3)具备求实的科学态度、 积极的生活态度等。
(4)具备以数据驱动决策的职业情感。
(三)职业素养目标(1)具备结构化思维和逻辑思维能力。
(2)具备对新知识、新技术的自主更新、 终身学习的能力。
(3)具备一定的项目管理和系统解决问题的能力。
(4)具备互联网思维和大数据思维 (5)具有一定的创业能力和创新意识。
(四) 知识目标(1) 掌握数据分析的流程和基本工具(2) 理解python 编程的模式和面对对象编程的原理 (3) 了解数据分析基本慨念、思维、 处理过程等。
(五)技能目标(1) 能够熟练掌握 python 的语法，编写python 程序设计完成相关任务。
(2) 能够应用 python 进行数据的读写、整理、清洗和处理。
(3) 能够应用 numpy 和 pandas 进行统计分析。
(4) 能够应用matplotlib 进行可视化分析。
三、课程主要内容(一)能力单元与学时分配专家讲座 (学时)参观 (学时)讨论 (学时)其他 (学时)讲授 (学时) 实作 (学时)能力单元名称序号(二)教学任务描述能力单元一： 数据分析的基本概述教学目的 1. 了解数据分析的基本流程和数据分析的应用2. 了解数据分析的语言3. 了解 Python 语言4. 掌握 Anaconda 的安装5. 掌握 Jopyter Notebook教 学重 点与难 1. Anaconda 的安装 点 2. 文本标记语言 Markdown 教学时数 4教 学方法与手 利用多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作 段考核方式 课堂测试任务 1-1、1-2、1-3： 数据分析的认知、数据分析语言的认知、 Python 语言的概述 相关知识点 相关实作技能 相关实训 教师注意事项 任务 1-4： 相关知识点 相关实作技能数据分析的概论、数据分析的流程和应用、 Python 语言的特点安装 AnacondaAnaconda 的概述、 Anaconda 的环境和命令在 windwos 安装 Anaconda数据分析的基 本概述 Python 语 言基 础Python 语 言进 阶高性能科学计 算类库 Numpy 高级数据分析 类库 Pandas 基 础高级数据分析 类库 Pandas 高 级出版质量级绘图 类 库 Matplotlib 1234567合 计245466532245466532相关实训教师注意事项任务 1-5：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项边做边练使用 Jupter NotebookJupter Notebook 的概述、文本标记语言 markdown Jupter Notebook 的应用，使用 Markdown 的语法边做边练能力单元二：教学目的教学重点与难点教学时数教学方法与手段考核方式任务 2-1：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项任务 2-2：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项Python 语言基础1. 掌握 Python 的语法基础知识2. 掌握 Python 的输入输出方法3. 掌握 Python 的常用运算符和表达式4. 掌握 Python 的常用处理字符串方法5. 掌握 Python 的程序基本结构1.输入输出2.常用运算符和表达式3.常用处理字符串方法4.程序基本结构8利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试输入输出1. 简单的输入输出2. 转义字符3. 格式化函数4. 类型转换通过转义字符、格式化函数、类型转换处理常见的输入输出边做边练运算符和表达式1. 算术运算符2. 关系运算符3. 逻辑运算符4. 位运算符5. 赋值运算符6. 运算符优先级学会使用 Python 的多种运算符和表达式边做边练Python 语言进阶1. 了解 Python 的容器类型数据2. 掌握 Python 的常用内置函数3. 学会自定义函数4. 学会函数式编程5. 会使用常用的高阶函数和特殊函数 1.容器类型数据 2.常用内置函数 3.自定义函数 4.函数式编程 10利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试容器类型数据1. 列表2. 元组3. 字典4. 集合使用容器类型数据处理相关数据 边讲边练在教学过程中，尽量避免在Python 程序中带有其他编程语言的痕迹，要 尽量从最简单的角度去思考和解决问题、实现自己的想法和思路，尽量 多使用 Python 内置函数、标准库对象和合适的扩展库对象，多使用函数 式编程模式， 保证代码的优雅、简洁，让代码更ythonic 。
Python数据分析与应用教学大纲教案
图表样式与美化
掌握Matplotlib中图表样式和美化的方法，如设置颜色、 线型、标记样式等，以及使用子图、分面网格等布局方式 呈现多个图表。
数据可视化应用
了解Matplotlib在数据可视化方面的应用，如绘制箱线图 、热力图、等高线图等复杂图表，以及结合Pandas进行数 据处理和可视化分析。
了解SciPy在信号处理和图像处理 方面的应用，如滤波器设计、信号
频谱分析、图像增强等。
统计分析与检验
掌握SciPy中提供的统计分析和检 验方法，如假设检验、方差分析、
回归分析等，以及使用 `scipy.stats`模块进行统计分析。
05 Python在数据科学领域 应用案例
数据挖掘与预测模型构建
SciPy库基础及应用
SciPy基础函数
掌握SciPy中提供的基础函数，如 数学函数、特殊函数、统计函数等 ，以及它们在科学计算中的应用。
优化算法与求解
学习SciPy中的优化算法和求解方 法，如线性规划、非线性规划、最 小二乘问题等，以及使用 `scipy.optimize`模块进行求解。
信号处理与图像处理
控制流语句与函数
条件语句
讲解Python中的if-else条件语句，包括单分 支、双分支和多分支结构。
循环语句
介绍Python中的for循环和while循环，以及 break和continue语句的使用。
函数定义与调用
详细讲解Python中函数的定义方法、参数 传递方式以及函数的调用过程。
局部变量与全局变量
Pandas数据结构
掌握Pandas中的两种主要数据结构——Series和 DataFrame，了解它们的创建方法、基本属性和常用方 法。
pandas库简介
pandas库简介1.pandas库简介在 Python ⾃带的科学计算库中，Pandas 模块是最适于数据科学相关操作的⼯具。
它与 Scikit-learn 两个模块⼏乎提供了数据科学家所需的全部⼯具。
Pandas 是⼀种开源的、易于使⽤的数据结构和Python编程语⾔的数据分析⼯具。
它可以对数据进⾏导⼊、清洗、处理、统计和输出。
pandas 是基于 Numpy 库的，可以说，pandas 库就是为数据分析⽽⽣的。
根据⼤多数⼀线从事机器学习应⽤的研发⼈员的经验，如果问他们究竟在机器学习的哪个环节最耗费时间，恐怕多数⼈会很⽆奈地回答您：“数据预处理。
”。
事实上，多数在业界的研发团队往往不会投⼈太多精⼒从事全新机器学习模型的研究，⽽是针对具体的项⽬和特定的数据，使⽤现有的经典模型进⾏分析。
这样⼀来，时间多数被花费在处理数据，甚⾄是数据清洗的⼯作上，特别是在数据还相对原始的条件下。
Pandas便应运⽽⽣，它是⼀款针对于数据处理和分析的Python⼯具包，实现了⼤量便于数据读写、清洗、填充以及分析的功能。
这样就帮助研发⼈员节省了⼤量⽤于数据预处理下作的代码，同时也使得他们有更多的精⼒专注于具体的机器学习任务。
2.pandas库安装pip install pandas3. pandas库使⽤⽅法1、函数使⽤⽅法Pickling read_pickle(path[, compression]) Load pickled pandas object (or any object) from file.Flat Fileread_table(filepath_or_buffer[, sep, …]) (DEPRECATED) Read general delimited file into DataFrame.read_csv(filepath_or_buffer[, sep, …]) Read a comma-separated values (csv) file into DataFrame.read_fwf(filepath_or_buffer[, colspecs, …]) Read a table of fixed-width formatted lines into DataFrame.read_msgpack(path_or_buf[, encoding, iterator]) Load msgpack pandas object from the specified file pathClipboard read_clipboard([sep]) Read text from clipboard and pass to read_csv.Excelread_excel(io[, sheet_name, header, names, …]) Read an Excel file into a pandas DataFrame.ExcelFile.parse([sheet_name, header, names, …]) Parse specified sheet(s) into a DataFrameExcelWriter(path[, engine, date_format, …]) Class for writing DataFrame objects into excel sheets, default is to use xlwt for xls, openpyxl for xlsx.JSONread_json([path_or_buf, orient, typ, dtype, …]) Convert a JSON string to pandas object.json_normalize(data[, record_path, meta, …]) Normalize semi-structured JSON data into a flat table.build_table_schema(data[, index, …]) Create a Table schema from data.HTML read_html(io[, match, flavor, header, …]) Read HTML tables into a list of DataFrame objects.HDFStore: PyTables (HDF5)read_hdf(path_or_buf[, key, mode]) Read from the store, close it if we opened it.HDFStore.put(key, value[, format, append]) Store object in HDFStoreHDFStore.append(key, value[, format, …]) Append to Table in file.HDFStore.get(key) Retrieve pandas object stored in fileHDFStore.select(key[, where, start, stop, …]) Retrieve pandas object stored in file, optionally based on where criteria() Print detailed information on the store.HDFStore.keys() Return a (potentially unordered) list of the keys corresponding to the objects stored in the HDFStore.HDFStore.groups() return a list of all the top-level nodes (that are not themselves a pandas storage object)HDFStore.walk([where]) Walk the pytables group hierarchy for pandas objectsFeather read_feather(path[, columns, use_threads]) Load a feather-format object from the file pathParquet read_parquet(path[, engine, columns]) Load a parquet object from the file path, returning a DataFrame.SAS read_sas(filepath_or_buffer[, format, …]) Read SAS files stored as either XPORT or SAS7BDAT format files.SQLread_sql_table(table_name, con[, schema, …]) Read SQL database table into a DataFrame.read_sql_query(sql, con[, index_col, …]) Read SQL query into a DataFrame.read_sql(sql, con[, index_col, …]) Read SQL query or database table into a DataFrame.Google BigQuery read_gbq(query[, project_id, index_col, …]) Load data from Google BigQuery.STATAread_stata(filepath_or_buffer[, …]) Read Stata file into DataFrame.StataReader.data(**kwargs) (DEPRECATED) Reads observations from Stata file, converting them into a dataframeStataReader.data_label() Returns data label of Stata fileStataReader.value_labels() Returns a dict, associating each variable name a dict, associating each value its corresponding label StataReader.variable_labels() Returns variable labels as a dict, associating each variable name with corresponding label StataWriter.write_file()。
python pd.dataframe用法
python pd.dataframe用法一、概述Python中的pandas库提供了一种方便的数据处理工具，其中最常用的就是pd.DataFrame对象。
它是一个二维标签化的数据结构，可以存储不同类型的数据，如数值、分类、时间序列等。
在数据处理和分析中，pd.DataFrame对象是一种非常有用的工具。
二、创建pd.DataFrame对象可以使用pd.DataFrame函数来创建一个pd.DataFrame对象，其基本语法如下：pd.DataFrame(data,columns,index)其中，data是数据列表或字典，columns和index是可选参数，分别指定列名和行名。
如果只传入data参数，则默认使用数据列表的索引作为行名，列名则从1开始递增。
例如，创建一个包含两列数值的pd.DataFrame对象：df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})三、访问和修改数据可以通过列名或索引来访问和修改pd.DataFrame对象中的数据。
可以使用loc和iloc方法来根据行标签或列标签进行选择。
也可以使用点号（.）来访问单个元素或整个列。
可以使用append方法将新的数据添加到df中。
例如，将新的数据添加到df中：df=df.append({'C':[7,8,9]},ignore_index=True)四、数据操作可以使用pandas提供的各种方法对数据进行操作，如sort_values()方法可以对数据进行排序，groupby()方法可以对数据进行分组操作等。
这些方法可以使数据处理更加方便和高效。
例如，对数据进行排序：df=df.sort_values(by='A')五、数据导出和打印可以使用to_csv()方法将pd.DataFrame对象导出为CSV文件，使用to_excel()方法导出为Excel文件。
python数据分析要学哪些东西
python数据分析要学哪些东西
Python数据分析需要学习以下内容：
1.Python基础知识：包括变量、数据类型、条件语句、循环语句、函数、模块、包等。
这些是进行数据分析的基础。
2.数据处理与清洗：学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。
这是数据分析的第一步，非常重要。
3.数据可视化：掌握数据可视化的基本概念和常用工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等），可以更直观地展示数据。
4.统计分析：掌握基本的统计学知识，如概率、假设检验、回归分析等，可以帮助你更深入地理解数据。
Python中的SciPy和NumPy等库提供了丰富的统计函数和工具。
5.机器学习基础：了解机器学习的基本概念、算法和工具（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），可以帮助你构建预测模型和分类器，从而进行数据分析和决策。
除此之外，对于生成数据表、检查数据表、合并数据表、排序数据表、分组数据表以及分列数据表等操作，也需要进行学习和掌握。
总之，Python数据分析需要掌握的知识和技能比较广泛，需要不断学习和实践才能熟练掌握。