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    ——异步小编

    ​欢迎来到Python数据分析的世界!如今,Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准语言和标准平台之一。我们将为读者展示一张思维导图,图1-1中将给出Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的各种程序库。NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib库共同构成了Python数据分析的基础,当前它们已经成为SciPy Stack 1.0的组成部分。在本文中,我们不仅会学习如何安装SciPy Stack 1.0和Jupyter Notebook,还将编写一些简单的数据分析代码,为后面的学习做好热身。

    下面是Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的常用程序库。

    ●NumPy:这是一个通用程序库,不仅支持常用的数值数组,同时提供了用于高效处理这些数组的函数。

    ●SciPy:这是Python的科学计算库,对NumPy的功能进行了大量扩充,同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码,后来分道扬镳了。

    ●Pandas:这是一个用于数据处理的程序库,不仅提供了丰富的数据结构,同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。

    ●Matplotlib:这是一个2D绘图库,在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前,Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。

    ●IPython:这个库为Python提供了强大的交互式Shell,也为Jupyter提供了内核,同时还支持交互式数据可视化功能。我们将在本文稍后介绍IPython shell。

    ●Jupyter Notebook:它提供了一个基于Web的交互式shell,可以创建和共享支持可实时代码和可视化的文档。Jupyter Notebook通过IPython提供的内核支持多个版本的Python。本文稍后将会为读者进一步介绍Jupyter Notebook。 

    对于本文而言,当需要安装软件时,我们会在恰当的时机给出相应的安装说明。在安装软件的过程中遇到困难或者不能断定最佳方案时,读者可以参考图1-1,这里提供了寻找解决问题所需辅助信息的指南。

    ​图1-1

    本文将涉及以下主题。

    ●安装Python 3

    ●将IPython用作shell

    ●阅读手册页

    ●Jupyter Notebook

    ●NumPy数组

    ●一个简单的应用

    ●何处寻找帮助和参考资料

    ●列出Python库中的模块

    ●利用matplotlib可视化数据 

    1.1 安装Python 3

    本文所用软件都是基于Python 3的,所以必须首先安装Python 3。不过,对于某些操作系统而言,Python 3是默认安装的。Python具有多种实现,其中包括具有商业版权的实现和发行版。在本文中,我们只关注标准Python实现,因为它与NumPy完全兼容。

    提示:

    读者可以从https://www.python.org/download/页面下载Python 3.5.x。在这个网站上,我们可以找到为Windows和Mac OS X系统开发的安装程序,以及为Linux、UNIX和Mac OS X系统提供的源码包。我们可以从https://docs.python.org/3/using/index.html上找到在各种操作系统上安装和使用Python的相关说明。

    本文需要安装的软件,在Windows、各种Linux发行版本和Mac OS X系统上都有相应的二进制安装程序。当然,如果读者愿意,也可以使用相应的源代码发行包。对于Python,要求其版本为3.5.x或更高。Python 2.7版本的支持与维护工作已经从2015年延续至2020年,之后,我们不得不迁移到Python 3。

    1.1.1 安装数据分析程序库

    下面开始介绍如何在Windows、Linux和Mac OS X上安装和设置NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、IPython和Jupyter Notebook。下面来详细了解一下这个过程。在本文中,我们将使用pip3来安装这些库。因为从3.4版本起,pip3已经默认包含在Python的安装程序中了。

    1.1.2 Linux平台或Mac OS X平台

    为了安装这些基础的程序库,可以运行以下命令。

    ​1.1.3 Windows平台

    在撰写本文时,我们在Windows 10虚拟机上安装了以下软件,作为安装这些程序库的先决条件。

    ●Python 3.6。

    ●Microsoft Visual C++ Build Tools 2015。

    下载并安装适用于Windows平台的、预编译好的NumPy和SciPy二进制文件。

    ●我们下载了numpy-1.12.0 + mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl和scipy-0.18.1-cp36- cp36m-win_amd64.whl。

    ●下载完成后,执行命令pip3 install Downloads umpy-1.12.0 + mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl和pip3 install Downloads\scipy-0.18.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。 

    安装上述软件后,为了安装其余的基础程序库,可以运行以下命令。

    ​小技巧

    使用这些命令安装Jupyter时,要先安装所有必需的软件包,如Notebook和IPython。

    1.2 将IPython用作shell

    我们知道,科学家、数据分析师和工程师经常需要进行实验,而IPython正是为实验而生的。对于IPython提供的交互式环境,明眼人一看就知道它与MATLAB、Mathematica和Maple非常接近。

    下面是IPython shell的一些特性。

    ●Tab补全功能(Tab completion),可以帮助查找命令

    ●历史记录机制

    ●行内编辑

    ●利用%run调用外部Python脚本

    ●访问系统命令

    ●访问Python的调试工具和分析工具

    下面给出IPython shell的使用方法。

    ●启动会话:要想使用IPython启动会话,需要在命令行中输入以下指令。

    小技巧

    退出IPython shell时,可以使用quit()函数或者Ctrl+D组合键。

    ●保存会话:有时我们可能想要恢复之前做过的实验。对于IPython来说,这很容易,只要保存了会话,就可以供将来继续使用,具体命令如下。 

    ​使用下列命令可以关闭记录功能。

    ​●执行系统的shell命令:在默认情况下,IPython允许通过在命令前面追加“!”号来执行系统的shell命令。举例来说,我们输入下面的命令将会得到当前日期。 

    ​事实上,任何前置了“!”号的命令行都将发送给系统的shell来处理。此外,可以通过如下方法来存储命令的输出结果。

    ​●显示历史上用过的命令:可以利用%hist命令来显示之前用过的命令,例子如下。 

    ​这在命令行接口(Command Line Interface,CLI)环境中是一种非常普遍的功能。此外,我们还可以用-g开关在历史命令中进行搜索,例子如下。

    ​在上面的过程中,我们使用了一些所谓的魔力函数(magic functions),这些函数均以“%”开头。当魔力函数单独用于一行时,就可以省略前缀“%”。

    1.3 学习手册页

    当使用IPython导入相应的程序库后,可以通过help命令打开NumPy函数的手册页——即使不知道该函数的确切名称。我们可以先输入几个字符,然后利用Tab键就可以自动补全剩下的字符。下面以arange()函数为例,说明如何查阅与其有关的资料。

    这里给出两种翻阅相关信息的方法。

    调用help函数:输入help命令(并输入函数名中的前几个字符,再按Tab键。这时将出现一个函数列表(见图1-2),我们可以通过方向键从函数名列表中进行选择,然后按Enter键进行确认),最后按Enter键盘,结束help函数的调用。

    通过问号进行查询:另一种方法是在函数名后面加上问号,当然,前提条件是我们已经知道函数名,好处是不必输入help命令,例子如下。

    ​图1-2​

    ​Tab补全功能依赖于readline,所以务必确保先前已经安装了该软件。如果没有安装,可以使用pip完成安装,具体命令如下。

    ​利用问号,我们可以从文档字符串(docstrings)中获取所需信息。

    1.4 Jupyter Notebook

    upyter Notebook以前被称为IPython Notebooks,它提供了一种以特殊格式创建和共享具有文本、图表和Python代码的网页的工具。

    很多时候,notebook都是用于演示Python软件,或者用作一款教学工具。我们可以单纯使用Python代码或者通过特殊的notebook格式来导入和导出notebook。另外,notebook既可以在本机上跑,也可以放到专用的notebook服务器上在线使用。某些云计算解决方案(如Wakari和PiCloud)还支持在云中运行notebook。云计算的主题将在第11章中加以介绍。

    为了使用Jupyter Notebook启动一个会话,读者可以使用如下命令。

    ​这时将启动notebook服务器并打开一个网页,显示该命令所在文件夹的内容。然后,你可以在Python 3中选择New | Python 3菜单项来启动一个新的notebook。

    你也可以打开本文的代码包中提供的ch-01.ipynb。ch-01是一个notebook文件,其中存放了本文中简单应用程序的代码。

    1.5 NumPy数组

    安装好NumPy后,就可以来看NumPy数组了。与Python中的列表相比,进行数值运算时NumPy数组的效率要高得多。事实上,NumPy数组是针对某些对象进行了大量的优化工作。

    完成相同的运算时,与Python代码相比,NumPy代码用到的显式循环语句明显要少,因为NumPy是基于向量化的运算。还记得高等数学中标量和向量的概念吗?例如,数字2是一个标量,计算2+2时,进行的是标量加法运算。通过一组标量,我们可以构建出一个向量。用Python编程的术语来说,我们得到了一个一维数组。当然,这个概念可以扩展至更高的维度。实际上,针对两个数组的诸如加法之类的运算,可以将其转化为一组标量运算。使用纯Python时,为了完成该操作,可以使用循环语句遍历第一个数组中的每个元素,并与第二个数组中对应的元素相加。然而,在数学家眼里,这种方法过于繁琐。数学上,可以将这两个向量的加法视为单一操作。实际上,NumPy数组也可以这么做,而且它用低级C例程针对某些操作进行了优化处理,使得这些基本运算效率大为提高。关于NumPy数组将在第2章中详细介绍。

    1.6 一个简单的应用

    假设要对向量a和b进行求和。注意,这里“向量”的含义是数学意义上的,即一个一维数组。在第4章中,将遇到一种表示矩阵的特殊NumPy数组。向量a存放的是整数0~n−1的2次幂。如果n等于3,那么a保存的是0、1或4。向量b存放的是整数0~n的3次幂,所以如果n等于3,那么向量b等于0、1或者8。如果使用普通的Python代码,该怎么做呢?

    在我们想出了一个解决方案后,可以拿来与等价的NumPy方案进行比较。

    下面的函数没有借助NumPy,而是使用纯Python来解决向量加法问题。

    ​下面是利用NumPy解决向量加法问题的函数。

    ​注意,numpysum()无需使用for语句。此外,我们使用了来自NumPy的arange()函数,它替我们创建了一个含有整数0~n的NumPy数组。这里的arange()函数也是从NumPy导入的,所以它加上了前缀numpy。

    现在到了真正有趣的地方。我们在前面讲过,NumPy在进行数组运算时,速度是相当快的。可是到底有多快呢?下面的程序代码将为我们展示numpysum()和pythonsum()这两个函数的实耗时间,这里以μs(微秒)为单位。同时,它还会显示向量sum最后面的两个元素值。下面来看使用Python和NumPy能否得到相同的答案。

    ​对于1000个、2000个和4000个向量元素,程序的结果如下。

    ​显而易见,NumPy的运行速度比等价的常规Python代码要快很多。有一件事情是肯定的:无论是否使用NumPy,计算结果都是相同的。但是结果的显示形式还是有所差别的,numpysum()函数给出的结果不包含逗号。为什么会这样?别忘了,我们处理的不是Python的列表,而是一个NumPy数组。有关NumPy数组的更多内容,将在第2章中详细介绍。

    1.7 从何处寻求帮助和参考资料

    表1-1列出了在本文中讨论过的Python数据分析库的文档网站。

    ​表1-1

    流行的软件开发论坛Stack Overflow上也有数以百计的NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、IPython和Jupyter Notebook方面的讨论。如果读者对这些内容感兴趣,建议进一步学习。

    如果你遇到了比较棘手的问题,或者想要持续关注这些程序库的开发进展,可以订阅相应的讨论邮寄列表。订阅后,每天收到的数量不一的邮件,开发者会积极报告这些库的开发进展并热心回答其中的问题。

    对于IRC用户,可以在irc://irc.freenode.net找到一个相关的频道,虽然该频道的名字是#scipy,但是这并不妨碍我们提问NumPy方面的问题,因为SciPy用户一般比较熟悉NumPy,毕竟SciPy是以NumPy为基础的。在这个SciPy频道中,通常有50多位成员保持在线。

    1.8 查看Python库中包含的模块

    ch-01.ipynb文件包含用于查看NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib库中的模块的代码。现在,读者不用担心这些代码的含义,只要尝试运行一下它们就行了。您可以修改其中的代码以查看其他库中的模块。


    ​本文摘自《Python数据分析(第2版)》

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  • 1.采用标准Python类库导入数据 2.采用Numpy导入数据 3.采用Pandas导入数据 数据导入 1.采用标准Python类库导入数据 Python提供了一个标准类库CSV,用来处理CSV文件。这个类库中的reader()函数用来读 入CSV文件 from ...

    主要介绍python中导入csv格式数据的三种方法:
    1.采用标准Python类库导入数据
    2.采用Numpy导入数据
    3.采用Pandas导入数据

    数据导入

    1.采用标准Python类库导入数据
    Python提供了一个标准类库CSV,用来处理CSV文件。这个类库中的reader()函数用来读
    入CSV文件

    from csv import reader
    import numpy as np 
    #使用标准的Python类库导入csv数据
    filename = 'pima_data.csv'
    with open(filename,'rt') as raw_data:
    	readers = reader(raw_data,delimiter=',')
    	x = list(readers)
    	data = np.array(x).astype('float')
    	print(data.shape)
    

    2.采用NumPy导入数据
    也可以使用Numpy的loadtxt()函数导入数据。使用这个函数处理的数据没有文件头,并且所有的数据结构是一样的,也就是说,数据类型是一样的。代码如下:

    from numpy import loadtxt
    #使用NumPy导入csv数据
    filename = 'pima_data.csv'
    with open(filename,'rt') as raw_data:
    	data = loadtxt(raw_data,delimiter=',')
    	print(data.shape)
    

    3.采用Pandas导入数据
    通过Pandas来导入csv文件要使用pandas.read_csv()函数.这个函数的返回值是DataFrame,可以很方便的进行下一步处理。

    from pandas import read_csv
    #使用Pandas导入csv数据
    filename = 'pima_data.csv'
    names = ['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class']
    data = read_csv(filename,names = names)
    print(data.shape)
    

    上面就是导入csv数据的三种方法,绝大多数时候应该是可以跑通的,我在例子中用的是
    机器学习印第安人糖尿病的数据集,大家可以灵活自由更换,填写csv文件地址就可以了,感谢观看。

    展开全文
  • 使用Python导入数据
    def loadDataSet(fileName):      
        numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t'))    # 计算有多少列
        dataMat = []
        labelMat = []
        fr = open(fileName)
        for line in fr.readlines():        #  遍历原始数据集每一行
            lineArr =[]
            curLine = line.strip().split('\t')      # 是一列表类型
            for i in range(numFeat-1):     # numFeat - 1的原因:因为原始数据的最后一列是类别,不是属性数据
                lineArr.append(float(curLine[i]))  # 一个一个传进lineArr列表向量
            dataMat.append(lineArr)     # 再传进dataMat列表向量
            labelMat.append(float(curLine[-1]))  # 写进标签列表
        return dataMat, labelMat
    
    
    注意事项:
    (1)该函数块主要用于从原始数据文件(.txt,.data等)读取数据,用于机器学习算法的训练和测试应用
    (2)labelMat是一列表,表示标签/类别
    (3)dataMat也是列表类型
    (4)当原始数据文件间的数据是空格隔开,则使用.split('\t')
                           若是逗号隔开,则使用.split(',')
    
    
    展开全文
  • python数据分析之数据导入导出

    一、数据导入

    (一)读取CSV文件

    1、读取本地CSV

    #先创建一个CSV文件,存入数据,数据之间以“逗号”分割。  数据源来源于网络。

    import pandas as pd
    df = pd.read_csv("D:\\pycharm\\data\\data.csv")
    print(df)
    
    引用pandas需要先安装pandas包。
    输出结果:

    2、读取网络数据CSV

    import pandas as pd
    data_url = "https://...csv" #网络读取
    df = pd.read_csv(data_url)
    (二)读取EXCEL文件
    #读取excel之前先打开命令行,安装xlrd。即在命令行中输入pip install xlrd。

    import pandas as pd
    df = pd.read_excel("D:\\pycharm\\data\\test.xlsx")
    print(df)
    输出结果:

    (三)读取MySQL数据
    #安装MySQLdb包,假设读取用户名username,密码password,读取mydb数据库中的数据

    import pandas as pd      #读取mysql     
    import MySQLdb
    mysql_cn= MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306,user='username', passwd='password', db='mydb')
    df = pd.read_sql('select * from test;', con=mysql_cn)
    mysql_cn.close()

    二、数据导出

    (一)导出到CSV文件

    import pandas as pd
    df = pd.read_excel("D:\\pycharm\\data\\test.xlsx")
    print(df)
    df.to_csv("D:\\pycharm\\data\\testcsv.csv", encoding='utf-8', index=False)#数据导出到tsetcsv.csv#
    
    将test.xlsx的数据导入到testcsv.csv文件中
    #数据中含有中文,使用‘utf-8’,index=false去掉行名称导出

    (二)导出到EXCEL文件
    #先安装openpyxl包

    import pandas as pd
    import openpyxl
    df = pd.read_excel("D:\\pycharm\\data\\test.xlsx")
    df.to_excel("D:\\pycharm\\data\\excel2excel.xlsx", encoding='utf-8', index=False)#数据导出到excel2excel.xlxs#
    dt = pd.read_excel("D:\\pycharm\\data\\excel2excel.xlsx")
    print(dt)


    展开全文
  • 一、CSV数据导入和保存csv数据一般格式为逗号分隔,可在excel中打开展示。示例 data1.csv:A,B,C,D 1,2,3,a 4,5,6,b 7,8,9,c 代码示例:# 当列索引存在时 x = pd.read_csv("data1.csv") print x ''' A B C D 0

    约定:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    

    一、CSV数据的导入和保存

    csv数据一般格式为逗号分隔,可在excel中打开展示。

    示例 data1.csv:

    A,B,C,D
    1,2,3,a
    4,5,6,b
    7,8,9,c
    

    代码示例:

    # 当列索引存在时
    x = pd.read_csv("data1.csv") 
    print x
    '''
       A  B  C  D
    0  1  2  3  a
    1  4  5  6  b
    2  7  8  9  c
    '''
    

    示例data2.csv:

    1,2,3,a
    4,5,6,b
    7,8,9,c
    

    代码示例:

    # 当列索引不存在时,默认从0开始索引
    x = pd.read_csv('data2.csv', header=None) 
    print x
    '''
       0  1  2  3
    0  1  2  3  a
    1  4  5  6  b
    2  7  8  9  c
    '''
    
    # 设置列索引
    x = pd.read_csv('data2.csv',names=['A','B','C','D']) 
    print x
    '''
       A  B  C  D
    0  1  2  3  a
    1  4  5  6  b
    2  7  8  9  c
    '''
    
    # 将一(多)列的元素作为行(多层次)索引 
    x = pd.read_csv('data2.csv',names=['A','B','C','D'],index_col='D') 
    print x
    '''
       A  B  C
    D         
    a  1  2  3
    b  4  5  6
    c  7  8  9
    '''
    x = pd.read_csv('data2.csv',names=['A','B','C','D'],index_col=['D','C']) 
    print x
    '''
         A  B
    D C      
    a 3  1  2
    b 6  4  5
    c 9  7  8
    '''
    

    示例data3.csv:

    A,B,C,D
    1,2,3,
    NULL,5,6,b
    7,nan,Nan,c
    

    代码示例:

    # 一般NULL nan 空格 等自动转换为NaN
    x = pd.read_csv('data3.csv', na_values=[])
    print x
    '''
         A    B  C    D
    0  1.0  2.0  3  NaN
    1  NaN  5.0  6    b
    2  7.0  NaN  Nan  c
    '''
    
    # 将某个元素值设置为NaN
    x = pd.read_csv('data3.csv', na_values=['Nan'])
    print x
    '''
         A    B    C    D
    0  1.0  2.0  3.0  NaN
    1  NaN  5.0  6.0    b
    2  7.0  NaN  NaN    c
    '''
    
    # 在对应列上设置元素为NaN
    setNaN = {'C':['Nan'],'D':['b','c']}
    x = pd.read_csv("data3.csv",na_values=setNaN)
    print x
    '''
         A    B    C   D
    0  1.0  2.0  3.0 NaN
    1  NaN  5.0  6.0 NaN
    2  7.0  NaN  NaN NaN
    '''
    
    # 保存数据到csv文件
    x.to_csv('data3out.csv')
    '''
    data3out:
    ,A,B,C,D
    0,1.0,2.0,3.0,
    1,,5.0,6.0,
    2,7.0,,,
    '''
    # 保存数据到csv文件,设置NaN的表示,去掉行索引,去掉列索引(header)
    x.to_csv('data3out.csv',index=False,na_rep='NaN',header=False)
    '''
    data3out:
    1.0,2.0,3.0,NaN
    NaN,5.0,6.0,NaN
    7.0,NaN,NaN,NaN
    '''
    x = pd.read_csv("data3out.csv",names=['W','X','Y','Z'])
    print x
    '''
         W    X    Y   Z
    0  1.0  2.0  3.0 NaN
    1  NaN  5.0  6.0 NaN
    2  7.0  NaN  NaN NaN
    '''
    

    二、txt数据的导入

    txt文件中的数据通常以多个空格或者逗号等分割开。

    示例data4.txt:

        A    B    C
    a   1    2    3
    b   4    5    6
    

    代码示例:

    # 读取数据
    x = pd.read_table('data4.txt', sep='\s+') # sep:分隔的正则表达式
    print x
    '''
       A  B  C
    a  1  2  3
    b  4  5  6
    '''
    

    示例data5.txt:

    1.176813    3.167020
    -0.566606   5.749003
    0.931635    1.589505
    -0.036453   2.690988
    

    代码示例:

    # 使用numpy读取txt
    x = np.loadtxt('data5.txt', delimiter='\t') # 分隔符
    print x
    '''
    [[ 1.176813  3.16702 ]
     [-0.566606  5.749003]
     [ 0.931635  1.589505]
     [-0.036453  2.690988]]
    '''
    

    文件与代码

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