数据分析python学习路径

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11号树屋   2019-7-20 09:56   1938   0
申明：此文是极客时间数据分析学习笔记，内容并非全部原创

主要学习内容列表：
1、python基础语法
2、Scipy 、Numpy和Pandas（数据预处理）
https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
https://www.yiibai.com/pandas/python_pandas_quick_start.html
3、Matplotlib 和Seaborn（数据可视化）

具体内容：
1、SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
2、Numpy
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的多维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
  • 一个强大的N维数组对象 ndarray
  • 广播功能函数
  • 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
  • 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。




3、Pandas
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包
Series 和 DataFrame 这两个核心数据结构他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas 可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。
DataFrame 类型数据结构类似数据库表




安装：
  1. linux:
复制代码
  1. python -m pip install  numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose pandasql
复制代码
  1. mac:
复制代码
  1. python -m pip install numpy scipy matplotlib pandasql
复制代码
Numpy范例：
  1. #!/usr/bin/python
复制代码
  1. # -*- coding: utf8 -*-
复制代码
  1. [/code][code]import numpy as np
复制代码
  1. a = np.array([1, 2, 3])
复制代码
  1. b = np.array([[1, 2, 3,0], [4, 5, 6,0], [7, 8, 9,20]])
复制代码
  1. b[1,1]=10
复制代码
  1. print a.shape
复制代码
  1. print b.shape
复制代码
  1. print a.dtype
复制代码
  1. print b.dtype
复制代码
  1. print b
复制代码
  1. # (3,)
复制代码
  1. # (3, 4)
复制代码
  1. # int64
复制代码
  1. # int64
复制代码
  1. # [[ 1  2  3  0]
复制代码
  1. #  [ 4 10  6  0]
复制代码
  1. #  [ 7  8  9 20]]
复制代码
  1. [/code][code]persontype = np.dtype({
复制代码
  1.     'names':['name', 'age', 'chinese', 'math', 'english'],
复制代码
  1.     'formats':['S32','i', 'i', 'i', 'f']})
复制代码
  1. peoples = np.array([("ZhangFei",32,75,100, 90),("GuanYu",24,85,96,88.5),
复制代码
  1.        ("ZhaoYun",28,85,92,96.5),("HuangZhong",29,65,85,100)],
复制代码
  1.     dtype=persontype)
复制代码
  1. ages = peoples[:]['age']
复制代码
  1. chineses = peoples[:]['chinese']
复制代码
  1. maths = peoples[:]['math']
复制代码
  1. englishs = peoples[:]['english']
复制代码
  1. print np.mean(ages)
复制代码
  1. print np.mean(chineses)
复制代码
  1. print np.mean(maths)
复制代码
  1. print np.mean(englishs)
复制代码
  1. [/code][code]# 28.25
复制代码
  1. # 77.5
复制代码
  1. # 93.25
复制代码
  1. # 93.75
复制代码
  1. [/code][code]x1 = np.arange(1,10,2)     #初始值 终止值 不长
复制代码
  1. x2 = np.linspace(1,9,5)    #初始值  终止值 元素个数
复制代码
  1. print x1
复制代码
  1. print x2
复制代码
  1. # 等差数组
复制代码
  1. # [1 3 5 7 9]
复制代码
  1. # [ 1.  3.  5.  7.  9.]
复制代码
  1. print np.add(x1, x2)
复制代码
  1. print np.subtract(x1, x2)
复制代码
  1. print np.multiply(x1, x2)
复制代码
  1. print np.divide(x1, x2)
复制代码
  1. print np.power(x1, x2)
复制代码
  1. print np.remainder(x1, x2)  #取余
复制代码
  1. print np.mod(x1, x2)    #取余
复制代码
  1. # [  2.   6.  10.  14.  18.]
复制代码
  1. # [ 0.  0.  0.  0.  0.]
复制代码
  1. # [  1.   9.  25.  49.  81.]
复制代码
  1. # [ 1.  1.  1.  1.  1.]
复制代码
  1. # [  1.00000000e+00   2.70000000e+01   3.12500000e+03   8.23543000e+05
复制代码
  1. #    3.87420489e+08]
复制代码
  1. # [ 0.  0.  0.  0.  0.]
复制代码
  1. # [ 0.  0.  0.  0.  0.]
复制代码
  1. [/code][code]
复制代码
  1. [/code][code]c = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
复制代码
  1. print np.amin(c)
复制代码
  1. print np.amin(c,0)  #延着 axis=0 轴的最小值
复制代码
  1. print np.amin(c,1)  #延着 axis=1 轴的最小值
复制代码
  1. print np.amax(c)
复制代码
  1. print np.amax(c,0)
复制代码
  1. print np.amax(c,1)
复制代码
  1. print np.ptp(c)     #最大值与最小值之差 ptp()
复制代码
  1. print np.ptp(c,0)
复制代码
  1. print np.ptp(c,1)
复制代码
  1. [/code][code]# 1
复制代码
  1. # [1 2 3]
复制代码
  1. # [1 4 7]
复制代码
  1. # 9
复制代码
  1. # [7 8 9]
复制代码
  1. # [3 6 9]
复制代码
  1. # 8
复制代码
  1. # [6 6 6]
复制代码
  1. # [2 2 2]
复制代码
  1. [/code][code]'''
复制代码
  1. percentile() 代表着第 p 个百分位数
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  1. 这里 p 的取值范围是 0-100
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  1. 如果 p=0，那么就是求最小值
复制代码
  1. 如果 p=50 就是求平均值
复制代码
  1. 如果 p=100 就是求最大值
复制代码
  1. '''
复制代码
  1. [/code][code]d = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
复制代码
  1. print np.percentile(d, 50)
复制代码
  1. print np.percentile(d, 50, axis=0)
复制代码
  1. print np.percentile(d, 50, axis=1)
复制代码
  1. # 5.0
复制代码
  1. # [ 4.  5.  6.]
复制代码
  1. # [ 2.  5.  8.]
复制代码
  1. [/code][code]
复制代码
  1. e = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
复制代码
  1. # 求中位数
复制代码
  1. print np.median(e)
复制代码
  1. print np.median(e, axis=0)
复制代码
  1. print np.median(e, axis=1)
复制代码
  1. # 5.0
复制代码
  1. # [ 4.  5.  6.]
复制代码
  1. # [ 2.  5.  8.]
复制代码
  1. # 求平均数
复制代码
  1. print np.mean(e)
复制代码
  1. print np.mean(e, axis=0)
复制代码
  1. print np.mean(e, axis=1)
复制代码
  1. # 5.0
复制代码
  1. # [ 4.  5.  6.]
复制代码
  1. # [ 2.  5.  8.]
复制代码
  1. [/code][code]#加权平均数
复制代码
  1. f = np.array([1,2,3,4])
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  1. wts = np.array([1,2,3,4])
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  1. print np.average(f)  #np.average(a)=(1+2+3+4)/4=2.5
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  1. print np.average(f,weights=wts) #np.average(a,weights=wts)=(1*1+2*2+3*3+4*4)/(1+2+3+4)=3.0
复制代码
  1. # 2.5
复制代码
  1. # 3.0  
复制代码
  1. [/code][code]#标准差 方差
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  1. g = np.array([1,2,3,4])
复制代码
  1. print np.std(g)   #方差的算术平方根
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  1. print np.var(g)   #mean((x - x.mean())** 2)  每个数值与平均值之差的平方求和的平均值
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  1. # 1.11803398875
复制代码
  1. # 1.25
复制代码
  1. [/code][code]h = np.array([[4,3,2],[2,4,1]])
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  1. print np.sort(h)
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  1. print np.sort(h, axis=None)  #扁平向量排序
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  1. print np.sort(h, axis=0)  
复制代码
  1. print np.sort(h, axis=1)  
复制代码
  1. #sort(a, axis=-1, kind=‘quicksort’, order=None)
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  1. #可以指定 quicksort、mergesort、heapsort 分别表示快速排序、合并排序、堆排序
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  1. #axis 默认是 -1，即沿着数组的最后一个轴进行排序
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  1. [/code][code]# [[2 3 4]
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  1. #  [1 2 4]]   
复制代码
  1. # [1 2 2 3 4 4]
复制代码
  1. # [[2 3 1]
复制代码
  1. #  [4 4 2]]
复制代码
  1. # [[2 3 4]
复制代码
  1. #  [1 2 4]]
复制代码
  1. '''
复制代码
  1. 假设一个团队里有 5 名学员，成绩如下表所示。你可以用NumPy 统计下这些人在语文、英语、数学中的平均成绩、最小成绩、最大成绩、方差、标准差。
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  1. 然后把这些人的总成绩排序，得出名次进行成绩输出。
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  1. [/code][code]姓名  语文  数学 英语
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  1. 张飞   66 65  30
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  1. 关羽   95 85  98
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  1. 赵云   93 92  96
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  1. 黄忠   90 88  77
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  1. 典韦   80 90  90
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  1. '''
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Pandas 范例：

  1. #!/usr/local/bin/python
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  1. # -*- coding: utf8 -*-
复制代码
  1. [/code][code]import pandas as pd
复制代码
  1. import numpy as np
复制代码
  1. from pandas import Series, DataFrame
复制代码
  1. [/code][code]s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
复制代码
  1. print(s)
复制代码
  1. [/code][code]x1 = Series([1,2,3,4])
复制代码
  1. x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
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  1. print x1
复制代码
  1. print x2
复制代码
  1. [/code][code]#使用字典创建
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  1. d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}
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  1. x3 = Series(d)
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  1. print x3
复制代码
  1. # 0    1.0
复制代码
  1. # 1    3.0
复制代码
  1. # 2    5.0
复制代码
  1. # 3    NaN
复制代码
  1. # 4    6.0
复制代码
  1. # 5    8.0
复制代码
  1. # dtype: float64
复制代码
  1. # 0    1
复制代码
  1. # 1    2
复制代码
  1. # 2    3
复制代码
  1. # 3    4
复制代码
  1. # dtype: int64
复制代码
  1. # a    1
复制代码
  1. # b    2
复制代码
  1. # c    3
复制代码
  1. # d    4
复制代码
  1. # dtype: int64
复制代码
  1. [/code][code]
复制代码
  1. data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}
复制代码
  1. df1= DataFrame(data)
复制代码
  1. df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
复制代码
  1. print df1
复制代码
  1. print df2
复制代码
  1. #    Chinese  English  Math
复制代码
  1. # 0       66       65    30
复制代码
  1. # 1       95       85    98
复制代码
  1. # 2       93       92    96
复制代码
  1. # 3       90       88    77
复制代码
  1. # 4       80       90    90
复制代码
  1. #             English  Math  Chinese
复制代码
  1. # ZhangFei         65    30       66
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  1. # GuanYu           85    98       95
复制代码
  1. # ZhaoYun          92    96       93
复制代码
  1. # HuangZhong       88    77       90
复制代码
  1. # DianWei          90    90       80
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  1. [/code][code]#从excel中读数据，也能写入到csv文件中
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  1. # score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))
复制代码
  1. # score.to_excel('data1.xlsx')
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  1. # print score
复制代码
  1. [/code][code]#删除列
复制代码
  1. df2 = df2.drop(columns=['Math'])
复制代码
  1. print df2
复制代码
  1. #删除行
复制代码
  1. df2 = df2.drop(index=['ZhangFei'])
复制代码
  1. print df2
复制代码
  1. #重命名列
复制代码
  1. df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'}, inplace = True)
复制代码
  1. print  df2
复制代码
  1. df2 = df2.drop_duplicates() # 去除重复行
复制代码
  1. print df2
复制代码
  1. #更改数据格式
复制代码
  1. df2['YuWen'] = df2['YuWen'].astype('str')
复制代码
  1. df2['Yingyu'] = df2['Yingyu'].astype(np.int64)
复制代码
  1. print  df2
复制代码
  1. [/code][code]# 删除左右两边空格
复制代码
  1. df2['YuWen'] = df2['YuWen'].map(str.strip)
复制代码
  1. # 删除左边空格
复制代码
  1. df2['YuWen'] = df2['YuWen'].map(str.lstrip)
复制代码
  1. # 删除右边空格
复制代码
  1. df2['YuWen'] = df2['YuWen'].map(str.rstrip)
复制代码
  1. [/code][code]print df2
复制代码
  1. #删除特殊字符
复制代码
  1. #df2['Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$')
复制代码
  1. #大小写转化
复制代码
  1. # 首字母大写
复制代码
  1. df2.columns = df2.columns.str.title()
复制代码
  1. # 全部大写
复制代码
  1. df2.columns = df2.columns.str.upper()
复制代码
  1. print df2
复制代码
  1. # 全部小写
复制代码
  1. df2.columns = df2.columns.str.lower()
复制代码
  1. print df2
复制代码
  1. '''
复制代码
  1. #对 name 列的数值都进行大写转化可以用
复制代码
  1. df['name'] = df['name'].apply(str.upper)
复制代码
  1. #在apply中使用函数
复制代码
  1. def double_df(x):
复制代码
  1.            return 2*x
复制代码
  1. df1[u'语文'] = df1[u'语文'].apply(double_df)
复制代码
  1. [/code][code]#新增列
复制代码
  1. def plus(df,n,m):
复制代码
  1.     df['new1'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * m
复制代码
  1.     df['new2'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * n
复制代码
  1.     return df
复制代码
  1. df1 = df1.apply(plus,axis=1,args=(2,3,))
复制代码
  1. '''
复制代码
  1. df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
复制代码
  1. print df1.describe()
复制代码
  1. #           data1
复制代码
  1. # count  5.000000
复制代码
  1. # mean   2.000000
复制代码
  1. # std    1.581139
复制代码
  1. # min    0.000000
复制代码
  1. # 25%    1.000000
复制代码
  1. # 50%    2.000000
复制代码
  1. # 75%    3.000000
复制代码
  1. # max    4.000000
复制代码
  1. [/code][code]df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
复制代码
  1. print df1
复制代码
  1. #    data1      name
复制代码
  1. # 0      0  ZhangFei
复制代码
  1. # 1      1    GuanYu
复制代码
  1. # 2      2         a
复制代码
  1. # 3      3         b
复制代码
  1. # 4      4         c
复制代码
  1. df2 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
复制代码
  1. print df2
复制代码
  1. #    data2      name
复制代码
  1. # 0      0  ZhangFei
复制代码
  1. # 1      1    GuanYu
复制代码
  1. # 2      2         A
复制代码
  1. # 3      3         B
复制代码
  1. # 4      4         C
复制代码
  1. #指定列链接
复制代码
  1. df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')
复制代码
  1. print df3
复制代码
  1. #    data1      name  data2
复制代码
  1. # 0      0  ZhangFei      0
复制代码
  1. # 1      1    GuanYu      1
复制代码
  1. #内连接
复制代码
  1. df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner')
复制代码
  1. print df3
复制代码
  1. #    data1      name  data2
复制代码
  1. # 0      0  ZhangFei      0
复制代码
  1. # 1      1    GuanYu      1
复制代码
  1. #左连接
复制代码
  1. df3 = pd.merge(df1, df2, how='left')
复制代码
  1. print df3
复制代码
  1. #    data1      name  data2
复制代码
  1. # 0      0  ZhangFei    0.0
复制代码
  1. # 1      1    GuanYu    1.0
复制代码
  1. # 2      2         a    NaN
复制代码
  1. # 3      3         b    NaN
复制代码
  1. # 4      4         c    NaN
复制代码
  1. #右连接
复制代码
  1. df3 = pd.merge(df1, df2, how='right')
复制代码
  1. print df3
复制代码
  1. #    data1      name  data2
复制代码
  1. # 0    0.0  ZhangFei      0
复制代码
  1. # 1    1.0    GuanYu      1
复制代码
  1. # 2    NaN         A      2
复制代码
  1. # 3    NaN         B      3
复制代码
  1. # 4    NaN         C      4
复制代码
  1. #外连接
复制代码
  1. df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')
复制代码
  1. print df3
复制代码
  1. #    data1      name  data2
复制代码
  1. # 0    0.0  ZhangFei    0.0
复制代码
  1. # 1    1.0    GuanYu    1.0
复制代码
  1. # 2    2.0         a    NaN
复制代码
  1. # 3    3.0         b    NaN
复制代码
  1. # 4    4.0         c    NaN
复制代码
  1. # 5    NaN         A    2.0
复制代码
  1. # 6    NaN         B    3.0
复制代码
  1. # 7    NaN         C    4.0
复制代码
  1. [/code][code]#pandasql 中的主要函数是 sqldf,它接收两个参数：一个 SQL 查询语句还有一组环境变量 globals() 或 locals()。
复制代码
  1. from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
复制代码
  1. df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
复制代码
  1. pysqldf = lambda sql: sqldf(sql,globals())
复制代码
  1. sql = "select * from df1 where name ='ZhangFei'"
复制代码
  1. print pysqldf(sql)
复制代码
  1. #    data1      name
复制代码
  1. # 0      0  ZhangFei
复制代码
  1. [/code][code]'''
复制代码
  1. 对于下表的数据，请使用 Pandas 中的 DataFrame创建并对数据进行清洗。同时新增一列“总和”计算每个人的三科成绩之和
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  1. [/code][code]姓名  语文  数学 英语
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  1. 张飞   66    65
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  1. 关羽   95 85  98
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  1. 赵云   93 92  96
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  1. 黄忠   90 88  77
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  1. 典韦   80 90  90
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  1. 典韦   80 90  90
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  1. '''
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