Python學(xué)習(xí)教程：Python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)基礎(chǔ) | 初識Pandas

這段時間和一些做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)閑聊，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析技能入門階段存在一個普遍性的問題，很多憑著興趣入坑的同學(xué)，都能夠很快熟悉Python基礎(chǔ)語法，好像自己什么都會了一點，然而實際操作起來既不知從何操起，又漏洞百出。

至于原因嘛， 理解不夠，實踐不夠是兩條老牌的攔路虎，只能靠自己來克服。還有一個非常有意思且經(jīng)常被忽視的因素—— 陷入舉三反一的懵逼狀態(tài)。

什么意思呢？假如我是個旱鴨子，想去學(xué)游泳，教練很認(rèn)真的給我剖析了蛙泳的動作，扶著我的腰讓我在水里劃拉了5分鐘，接著馬上給我講解了蝶泳，又是劃拉了5分鐘，然后又硬塞給我潛泳的姿勢，依然是劃拉5分鐘。最后，教練一下子把我丟進(jìn)踩不到底的泳池，給我吶喊助威。

作為一個還沒入門的旱鴨子，教練傾囊授了我3種游泳技巧，讓我分別實踐了5分鐘。這樣做的結(jié)果就是我哪一種游泳技巧也沒學(xué)會，只學(xué)會了喝水。 當(dāng)一個初學(xué)者一開始就陷入針對單個問題的多種解決方法，而每一種方法的實踐又淺嘗輒止，在面對具體問題時往往會手忙腳亂。

拿Pandas來說，它的多種構(gòu)造方式，多種索引方式以及類似效果的多種實現(xiàn)方法，很容易把初學(xué)者打入舉三反一的懵逼狀態(tài)。所以，盡量避開這個坑也是我寫Pandas基礎(chǔ)系列的初衷，希望通過梳理和精簡知識點的方式，給需要的同學(xué)一些啟發(fā)。目前暫定整個基礎(chǔ)系列分為4篇，基礎(chǔ)篇過后便是有趣的實戰(zhàn)篇。

下面開始進(jìn)入正題（我真是太嘮叨了）。

Pandas簡介

江湖上流傳著這么一句話——分析不識潘大師（PANDAS），縱是老手也枉然。

Pandas是基于Numpy的專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具，可以靈活高效的處理各種數(shù)據(jù)集，也是我們后期分析案例的神器。它提供了兩種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分別是DataFrame和Series，我們可以簡單粗暴的把DataFrame理解為Excel里面的一張表，而Series就是表中的某一列，后面學(xué)習(xí)和用到的所有Pandas騷操作，都是基于這些表和列進(jìn)行的操作（關(guān)于Pandas和Excel的形象關(guān)系，這里推薦我的好朋友張俊紅寫的《對比EXCEL，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》)。

這里有一點需要強(qiáng)調(diào)，Pandas和Excel、SQL相比，只是調(diào)用和處理數(shù)據(jù)的方式變了， 核心都是對源數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理，在正式處理之前，更重要的是 謀定而后動，明確分析的意義，理清分析思路之后再處理和分析數(shù)據(jù)，往往事半功倍。

創(chuàng)建、讀取和存儲

1、創(chuàng)建

在Pandas中我們想要構(gòu)造下面這一張表應(yīng)該如何操作呢？

別忘了，第一步一定是先導(dǎo)入我們的庫——import pandas as pd

構(gòu)造DataFrame最常用的方式是字典+列表，語句很簡單，先是字典外括，然后依次打出每一列標(biāo)題及其對應(yīng)的列值（此處一定要用列表），這里列的順序并不重要：

左邊是jupyter notebook中dataframe的樣子，如果對應(yīng)到excel中，他就是右邊表格的樣子，通過改變columns,index和values的值來控制數(shù)據(jù)。

PS,如果我們在創(chuàng)建時不指定index，系統(tǒng)會自動生成從0開始的索引。

2、 讀取

更多時候，我們是把相關(guān)文件數(shù)據(jù)直接讀進(jìn)PANDAS中進(jìn)行操作，這里介紹兩種非常接近的讀取方式，一種是CSV格式的文件，一種是EXCEL格式（.xlsx和xls后綴）的文件。

讀取csv文件：

engine是使用的分析引擎，讀取csv文件一般指定python避免中文和編碼造成的報錯。而讀取Excel文件，則是一樣的味道：

非常easy，其實read_csv和read_excel還有一些參數(shù)，比如header、sep、names等，大家可以做額外了解。實踐中數(shù)據(jù)源的格式一般都是比較規(guī)整的，更多情況是直接讀取。

3、存儲

存儲起來一樣非常簡單粗暴且相似：

快速認(rèn)識數(shù)據(jù)

這里以我們的案例數(shù)據(jù)為例，迅速熟悉查看N行，數(shù)據(jù)格式概覽以及基礎(chǔ)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

1、查看數(shù)據(jù)，掐頭看尾

很多時候我們想要對數(shù)據(jù)內(nèi)容做一個總覽，用df.head()函數(shù)直接可以查看默認(rèn)的前5行，與之對應(yīng)，df.tail()就可以查看數(shù)據(jù)尾部的5行數(shù)據(jù)，這兩個參數(shù)內(nèi)可以傳入一個數(shù)值來控制查看的行數(shù)，例如df.head(10)表示查看前10行數(shù)據(jù)。

2、 格式查看

df.info()幫助我們一步摸清各列數(shù)據(jù)的類型，以及缺失情況：

從上面直接可以知道數(shù)據(jù)集的行列數(shù)，數(shù)據(jù)集的大小，每一列的數(shù)據(jù)類型，以及有多少條非空數(shù)據(jù)。

3、統(tǒng)計信息概覽

快速計算數(shù)值型數(shù)據(jù)的關(guān)鍵統(tǒng)計指標(biāo)，像平均數(shù)、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等等。

我們本來有5列數(shù)據(jù)，為什么返回結(jié)果只有兩列？那是因為這個操作只針對數(shù)值型的列。其中count是統(tǒng)計每一列的有多少個非空數(shù)值，mean、std、min、max對應(yīng)的分別是該列的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值，25%、50%、75%對應(yīng)的則是分位數(shù)。

列的基本處理方式

這里，我們采用SQL四大寶的邏輯來簡單梳理針對列的基本處理方式—— 增、刪、選、改。

溫馨提示：使用Pandas時，盡量避免用行或者EXCEL操作單元格的思維來處理數(shù)據(jù)，要逐漸養(yǎng)成一種列向思維，每一列是同宗同源，處理起來是嗖嗖的快。

1、增

增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上賦值即可：

2、刪：

我們用drop函數(shù)制定刪除對應(yīng)的列，axis = 1表示針對列的操作，inplace為True，則直接在源數(shù)據(jù)上進(jìn)行修改，否則源數(shù)據(jù)會保持原樣。

3、選：

想要選取某一列怎么辦？df['列名']即可：

選取多列呢？需要用列表來傳遞：df[['第一列','第二列','第三列'..]]

4、 改：

好事多磨，復(fù)雜的針對特定條件和行列的篩選、修改，放在后面結(jié)合案例細(xì)講，這里只講一下最簡單的更改：df['舊列名'] = 某個值或者某列值，就完成了對原列數(shù)值的修改。

常用數(shù)據(jù)類型及操作

1、字符串

字符串類型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作幾乎一毛一樣，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。

小Z溫馨提示：我們最初用df2.info()查看數(shù)據(jù)類型時，非數(shù)值型的列都返回的是object格式，和str類型深層機(jī)制上的區(qū)別就不展開了，在常規(guī)實際應(yīng)用中，我們可以先理解為object對應(yīng)的就是str格式，int64對應(yīng)的就是int格式，float64對應(yīng)的就是float格式即可。

在案例數(shù)據(jù)中，我們發(fā)現(xiàn)來源明細(xì)那一列，可能是系統(tǒng)導(dǎo)出的歷史遺留問題，每一個字符串前面都有一個“-”符號，又丑又無用，所以把他給拿掉：

一般來說清洗之后的列是要替換掉原來列的：

2、 數(shù)值型

數(shù)值型數(shù)據(jù)，常見的操作是計算，分為與單個值的運算，長度相等列的運算。

以案例數(shù)據(jù)為例，源數(shù)據(jù)訪客數(shù)我們是知道的，現(xiàn)在想把所有渠道的訪客都加上10000，怎么操作呢？

只需要選中訪客數(shù)所在列，然后加上10000即可，pandas自動將10000和每一行數(shù)值相加，針對單個值的其他運算（減乘除）也是如此。

列之間的運算語句也非常簡潔。源數(shù)據(jù)是包含了訪客數(shù)、轉(zhuǎn)化率和客單價，而實際工作中我們對每個渠道貢獻(xiàn)的銷售額更感興趣。（銷售額 = 訪客數(shù) X 轉(zhuǎn)化率 X 客單價）

對應(yīng)操作語句：df['銷售額'] = df['訪客數(shù)'] * df['轉(zhuǎn)化率'] * df['客單價']

但為什么瘋狂報錯？

導(dǎo)致報錯的原因，是數(shù)值型數(shù)據(jù)和非數(shù)值型數(shù)據(jù)相互計算導(dǎo)致的。PANDAS把帶“%”符號的轉(zhuǎn)化率識別成字符串類型，我們需要先拿掉百分號，再將這一列轉(zhuǎn)化為浮點型數(shù)據(jù)：

要注意的是，這樣操作，把9.98%變成了9.98，所以我們還需要讓支付轉(zhuǎn)化率除以100，來還原百分?jǐn)?shù)的真實數(shù)值：

然后，再用三個指標(biāo)相乘計算銷售額：

3、時間類型

PANDAS中時間序列相關(guān)的水非常深，這里只對日常中最基礎(chǔ)的時間格式進(jìn)行講解，對時間序列感興趣的同學(xué)可以自行查閱相關(guān)資料，深入了解。

以案例數(shù)據(jù)為例，我們這些渠道數(shù)據(jù)，是在2019年8月2日提取的，后面可能涉及到其他日期的渠道數(shù)據(jù)，所以需要加一列時間予以區(qū)分，在EXCEL中常用的時間格式是'2019-8-3'或者'2019/8/3'，我們用PANDAS來實現(xiàn)一下：

在實際業(yè)務(wù)中，一些時候PANDAS會把文件中日期格式的字段讀取為字符串格式，這里我們先把字符串'2019-8-3'賦值給新增的日期列，然后用to_datetime()函數(shù)將字符串類型轉(zhuǎn)換成時間格式：

轉(zhuǎn)換成時間格式（這里是datetime64）之后，我們可以用處理時間的思路高效處理這些數(shù)據(jù)，比如，我現(xiàn)在想知道提取數(shù)據(jù)這一天離年末還有多少天（'2019-12-31'），直接做減法（該函數(shù)接受時間格式的字符串序列，也接受單個字符串）：

是不是非常簡單？