- 1 第一章：探索性数据分析
- 开始之前，导入numpy、pandas包和数据
- 1.6 了解你的数据吗？
- 1.6.1 任务一：利用Pandas对示例数据进行排序，要求升序
- 1.6.2 任务二：对泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序（降序排列），从这个数据中你可以分析出什么？
- 1.6.3 任务三：利用Pandas进行算术计算，计算两个Dataframe数据相加结果
- 1.6.4 任务四：通过泰坦尼克号数据如何计算出在船上最大的家族有多少人？
- 1.6.5 任务五：学会使用Pandas describe()函数查看数据基本统计信息
- 1.6.6 任务六：分别看看泰坦尼克号数据集中 票价、父母子女 这列数据的基本统计数据，你能发现什么？
在前面我们已经学习了Pandas基础，知道利用Pandas读取csv数据的增删查改，今天我们要学习的就是探索性数据分析，主要介绍如何利用Pandas进行排序、算术计算以及计算描述函数describe()的使用。
1 第一章：探索性数据分析 开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库 import numpy as np import pandas as pd
#载入之前保存的train_chinese.csv数据，关于泰坦尼克号的任务，我们就使用这个数据
df=pd.read_csv('train_chinese.csv')
df.head()
1.6 了解你的数据吗？
教材《Python for Data Analysis》第五章
1.6.1 任务一：利用Pandas对示例数据进行排序，要求升序# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 排序和排名 部分
#自己构建一个都为数字的Dataframe数据
#xample=pd.Dataframe(np.arange(8).reshape((2, 4)),
example=pd.Dataframe(np.random.randint(0, 20, size=(2,4)),
index=[2,1],
columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
example
【代码解析】
pd.Dataframe() ：创建一个Dataframe对象
np.arange(8).reshape((2, 4)) : 生成一个二维数组（2*4）,第一列：0，1，2，3 第二列：4，5，6，7
index=['2, 1] ：Dataframe 对象的索引列
columns=[‘d’, ‘a’, ‘b’, ‘c’] ：Dataframe 对象的索引行
【问题】：大多数时候我们都是想根据列的值来排序,所以将你构建的Dataframe中的数据根据某一列，升序排列
#回答代码 example.sort_values(by='b')
【思考】通过书本你能说出Pandas对Dataframe数据的其他排序方式吗？
【总结】下面将不同的排序方式做一个总结
1.让行索引升序排序
#代码 example.sort_index()
2.让列索引升序排序
#代码 example.sort_index(axis=1)
3.让列索引降序排序
#代码 example.sort_index(axis=1,ascending=False)
4.让任选两列数据同时降序排序
#代码 example.sort_values(by=['b','d'],ascending=False)1.6.2 任务二：对泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序（降序排列），从这个数据中你可以分析出什么？
#代码 df.sort_values(by=['票价','年龄'],ascending=False).head(20)
【思考】排序后，如果我们仅仅关注年龄和票价两列。根据常识我知道发现票价越高的应该客舱越好，所以我们会明显看出，票价前20的乘客中存活的有14人，这是相当高的一个比例，那么我们后面是不是可以进一步分析一下票价和存活之间的关系，年龄和存活之间的关系呢？当你开始发现数据之间的关系了，数据分析就开始了。
当然，这只是我的想法，你还可以有更多想法，欢迎写在你的学习笔记中。
#代码 df.sort_values(by=['票价','年龄']).head(20)
票价最低的生还率很低
# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 算术运算与数据对齐 部分
#自己构建两个都为数字的Dataframe数据
#代码
frame1_a = pd.Dataframe(np.arange(9.).reshape(3, 3),
columns=['a', 'b', 'c'],
index=['one', 'two', 'three'])
frame1_b = pd.Dataframe(np.arange(12.).reshape(4, 3),
columns=['a', 'e', 'c'],
index=['first', 'one', 'two', 'second'])
print(frame1_a)
print(frame1_b)
将frame_a和frame_b进行相加
#代码 frame1_a+frame1_b
【提醒】两个Dataframe相加后，会返回一个新的Dataframe，对应的行和列的值会相加，没有对应的会变成空值NaN。
当然，Dataframe还有很多算术运算，如减法，除法等，有兴趣的同学可以看《利用Python进行数据分析》第五章 算术运算与数据对齐 部分，多在网络上查找相关学习资料。
#代码 #还是用之前导入的chinese_train.csv如果我们想看看在船上，最大的家族有多少人（‘兄弟姐妹个数’+‘父母子女个数’），我们该怎么做呢？ max(df['兄弟姐妹个数']+df['父母子女个数'])
【提醒】我们只需找出”兄弟姐妹个数“和”父母子女个数“之和最大的数，当然你还可以想出很多方法和思考角度，欢迎你来说出你的看法。
#(1) 关键知识点示例做一遍（简单数据）
# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 汇总和计算描述统计 部分
#自己构建一个有数字有空值的Dataframe数据
#代码
example2 = pd.Dataframe([[1.4, np.nan],
[7.1, -4.5],
[np.nan, np.nan],
[0.75, -1.3]
], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two'])
example2
调用 describe 函数，观察frame2的数据基本信息
#代码 example2.describe()
‘’’
count : 样本数据大小
mean : 样本数据的平均值
std : 样本数据的标准差
min : 样本数据的最小值
25% : 样本数据25%的时候的值
50% : 样本数据50%的时候的值
75% : 样本数据75%的时候的值
max : 样本数据的最大值
‘’’
#看看泰坦尼克号数据集中 票价 这列数据的基本统计数据 #代码 df['票价'].describe()
import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df['票价'],bins=10)
#看看泰坦尼克号数据集中 票价 这列数据的基本统计数据 #代码 df['父母子女个数'].describe()
import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df['父母子女个数'],bins=10)
备注：本次学习资料源自DataWhale
动手学数据分析
航路开辟者：陈安东、金娟娟、杨佳达、老表、李玲、张文涛、高立业
领航员：范淑卷
航海士：武者小路、曾心怡
内容属性：精品入门课系列
开源内容：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
开源内容：https://gitee.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Uv411p77r
内容说明：以项目为主线，通过边学，边做以及边被引导的方式，既掌握知识点又能掌握数据分析的大致思路和流程。
定位人群：懂一些python，希望入门数据分析的学习者。
http://datawhale.club
