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  • Excel数据分析中最常用的工具,本篇文章通过pythonexcel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出...

    Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类 汇总,透视等最常见的操作。

    文章内容共分为9个部分。这是第一篇,介绍前3部分内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗。以下是《像Excel一样使用python进行数据分析》系列文章的目录。

    1, 生成数据表

    第一部分是生成数据表,常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据。 Excel中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。

    python支持从多种类型的数据导入。在开始使用python进行数据导入前需要先导入pandas库,为了方便起见,我们也同时导入numpy库。

    导入数据表

    下面分别是从excel和csv格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式,里面有很多可选参数设置,例如列名称,索引列,数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考pandas的

    官方文档。

    创建数据表

    另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表,excel中直接在单元格中输入数据就可以,python中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是pandas库中的DateFrame函数,数据表一共有6行数据,每行有6个字段。在数据中我们特意设置了一些NA值和有问题的字段,例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以DataFrame的简称df来命名数据表。

    这是刚刚创建的数据表,我们没有设置索引列,price字段中包含有NA值,city字段中还包含了一些脏数据。

    2,数据表检查

    第二部分是对数据表进行检查,python中处理的数据量通常会比较大,比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和Citibike的骑行数据,数据量都在千万级,我们无法一目了然的 了解数据表的整体情况,必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况,例如整个数据表的大小,所占空间,数据格式,是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。

    数据维度(行列)

    Excel中可以通过CTRL+向下的光标键,和CTRL+向右的光标键来查看行号和列号。Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数,函数返回的结果(6,6)表示数据表有6行,6列。下面是具体的代码。

    数据表信息

    使用info函数查看数据表的整体信息,这里返回的信息比较多,包括数据维度,列名称,数据格式和所占空间等信息。

    查看数据格式

    Excel中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python中使用dtypes函数来返回数据格式。

    Dtypes是一个查看数据格式的函数,可以一次性查看数据表中所有数据的格式,也可以指定一列来单独查看。

    查看空值

    Excel中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。

    Isnull是Python中检验空值的函数,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查。

    查看唯一值

    Excel中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python中使用unique函数查看唯一值。

    Unique是查看唯一值的函数,只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码,返回的结果是该列中的唯一值。类似与Excel中删除重复项后的结果。

    查看数据表数值

    Python中的Values函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回,不包含表头信息。

    查看列名称

    Colums函数用来单独查看数据表中的列名称。

    查看前10行数据

    Head函数用来查看数据表中的前N行数据,默认head()显示前10行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前3行的数据。

    查看后10行数据

    Tail行数与head函数相反,用来查看数据表中后N行的数据,默认tail()显示后10行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后3行的数据。

    3,数据表清洗

    第三部分是对数据表中的问题进行清洗。主要内容包括对空值,大小写问题,数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。

    处理空值(删除或填充)

    我们在创建数据表的时候在price字段中故意设置了几个NA值。对于空值的处理方式有很多种,可以直接删除包含空值的数据,也可以对空值进行填充,比如用0填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。

    Excel中可以通过“查找和替换”功能对空值进行处理,将空值统一替换为0或均值。也可以通过“定位”空值来实现。

    Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用 Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。下面的代码和结果中可以看到使用dropna函数后,包含NA值的两个字段已经不见了。返回的是一个不包含空值的数据表。

    除此之外也可以使用数字对空值进行填充,下面的代码使用fillna函数对空值字段填充数字0。

    我们选择填充的方式来处理空值,使用price列的均值来填充NA字段,同样使用fillna函数,在要填充的数值中使用mean函数先计算price列当前的均值,然后使用这个均值对NA进行填

    充。可以看到两个空值字段显示为3299.5

    清理空格

    除了空值,字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题,下面是清除字符中空格的代码。

    大小写转换

    在英文字段中,字母的大小写不统一也是一个常见的问题。Excel中有UPPER,LOWER等函数,python中也有同名函数用来解决大小写的问题。在数据表的city列中就存在这样的问题。我们将city列的所有字母转换为小写。下面是具体的代码和结果。

    更改数据格式

    Excel中通过“设置单元格格式”功能可以修改数据格式。Python中通过astype函数用来修改数据格式。

    Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式。下面的代码中将price字段的值修改为int格式。

    更改列名称

    Rename是更改列名称的函数,我们将来数据表中的category列更改为category-size。下面是具体的代码和更改后的结果。

    删除重复值

    很多数据表中还包含重复值的问题,Excel的数据目录下有“删除重复项”的功能,可以用来删除数据表中的重复值。默认Excel会保留最先出现的数据,删除后面重复出现的数据。

    Python中使用drop_duplicates函数删除重复值。我们以数据表中的city列为例,city字段中存在重复值。默认情况下drop_duplicates()将删除后出现的重复值(与excel逻辑一致)。增加keep=’last’参数后将删除最先出现的重复值,保留最后的值。下面是具体的代码和比较结果。

    原始的city列中beijing存在重复,分别在第一位和最后一位。

    使用默认的drop_duplicates()函数删除重复值,从结果中可以看到第一位的beijing被保留,最后出现的beijing被删除。

    设置keep=’last‘’参数后,与之前删除重复值的结果相反,第一位出现的beijing被删除,保留了最后一位出现的beijing。

    数值修改及替换

    数据清洗中最后一个问题是数值修改或替换,Excel中使用“查找和替换”功能就可以实现数值的替换。

    Python中使用replace函数实现数据替换。数据表中city字段上海存在两种写法,分别为shanghai和SH。我们使用replace函数对SH进行替换。

    本篇文章这是系列的第二篇,介绍第4-6部分的内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗。

    4,数据预处理

    第四部分是数据的预处理,对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作。主要包括数据表的合并,排序,数值分列,数据分

    组及标记等工作。

    数据表合并

    首先是对不同的数据表进行合并,我们这里创建一个新的数据表df1,并将df和df1两个数据表进行合并。在Excel中没有直接完成数据表合并的功能,可以通过VLOOKUP函数分步实现。在python中可以通过merge函数一次性实现。下面建立df1数据表,用于和df数据表进行合并。

    使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为df_inner。

    除了inner方式以外,合并的方式还有left,right和outer方式。这几种方式的差别在我其他的文章中有详细的说明和对比。

    设置索引列

    完成数据表的合并后,我们对df_inner数据表设置索引列,索引列的功能很多,可以进行数据提取,汇总,也可以进行数据筛选等。

    设置索引的函数为set_index。

    排序(按索引,按数值)

    Excel中可以通过数据目录下的排序按钮直接对数据表进行排序,比较简单。Python中需要使用ort_values函数和sort_index函数完成排序。

    在python中,既可以按索引对数据表进行排序,也可以看制定列的数值进行排序。首先我们按age列中用户的年龄对数据表进行排序。

    使用的函数为sort_values。

    Sort_index函数用来将数据表按索引列的值进行排序。

    数据分组

    Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组,或者使用“数据透视表”来完成分组。相应的 python中使用where函数完成数据分组。

    Where函数用来对数据进行判断和分组,下面的代码中我们对price列的值进行判断,将符合条件的分为一组,不符合条件的分为另一组,并使用group字段进行标记。

    除了where函数以外,还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组,下面的代码中对city列等于beijing并且price列大于等于4000的数据标记为1。

    数据分列

    与数据分组相反的是对数值进行分列,Excel中的数据目录下提供“分列”功能。在python中使用split函数实现分列。

    在数据表中category列中的数据包含有两个信息,前面的数字为类别id,后面的字母为size值。中间以连字符进行连接。我们使用split函数对这个字段进行拆分,并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。

    5,数据提取

    第五部分是数据提取,也是数据分析中最常见的一个工作。这部分主要使用三个函数,loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。下面介绍每一种函数的使用方法。

    按标签提取(loc)

    Loc函数按数据表的索引标签进行提取,下面的代码中提取了索引列为3的单条数据。

    使用冒号可以限定提取数据的范围,冒号前面为开始的标签值,后面为结束的标签值。下面提取了0到5的数据行。

    Reset_index函数用于恢复索引,这里我们重新将date字段的日期设置为数据表的索引,并按日期进行数据提取。

    使用冒号限定提取数据的范围,冒号前面为空表示从0开始。提取所有2013年1月4日以前的数据。

    按位置提取(iloc)

    使用iloc函数按位置对数据表中的数据进行提取,这里冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始。

    iloc函数除了可以按区域提取数据,还可以按位置逐条提取,前面方括号中的0,2,5表示数据所在行的位置,后面方括号中的数表示所在列的位置。

    按标签和位置提取(ix)

    ix是loc和iloc的混合,既能按索引标签提取,也能按位置进行数据提取。下面代码中行的位置按索引日期设置,列按位置设置。

    按条件提取(区域和条件值)

    除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据。下面使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取 。

    使用isin函数对city中的值是否为beijing进行判断。

    将isin函数嵌套到loc的数据提取函数中,将判断结果为Ture数据提取出来。这里我们把判断条件改为city值是否为beijing和 shanghai。如果是就把这条数据提取出来。

    数值提取还可以完成类似数据分列的工作,从合并的数值中提取出制定的数值。

    6,数据筛选

    第六部分为数据筛选,使用与,或,非三个条件配合大于,小于和等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。与excel中的筛选功能和countifs和sumifs功能相似。

    按条件筛选(与,或,非)

    Excel数据目录下提供了“筛选”功能,用于对数据表按不同的条件进行筛选。Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能。配合sum和count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。

    使用“与”条件进行筛选,条件是年龄大于25岁,并且城市为beijing。筛选后只有一条数据符合要求。

    使用“或”条件进行筛选,年龄大于25岁或城市为beijing。筛选后有6条数据符合要求。

    在前面的代码后增加price字段以及sum函数,按筛选后的结果将price字段值进行求和,相当于excel中sumifs的功能。

    使用“非”条件进行筛选,城市不等于beijing。符合条件的数据有4条。将筛选结果按id列进行排序。

    在前面的代码后面增加city列,并使用count函数进行计数。相当于excel中的countifs函数的功能。

    还有一种筛选的方式是用query函数。下面是具体的代码和筛选结果。

    在前面的代码后增加price字段和sum函数。对筛选后的price字段进行求和,相当于excel中的sumifs函数的功能。

    这是第三篇,介绍第7-9部分的内容,数据汇总,数据统计,和数据输出。

    7,数据汇总

    第七部分是对数据进行分类汇总,Excel中使用分类汇总和数据透视可以按特定维度对数据进行汇总,python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。下面分别介绍这两个函数的使用方法。

    分类汇总

    Excel的数据目录下提供了“分类汇总”功能,可以按指定的字段和汇总方式对数据表进行汇总。Python中通过Groupby函数完成相应的操作,并可以支持多级分类汇总。

    Groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby按列名称出现的顺序进行分组。同时要制定分组后的汇总方式,常见的是计数和求和两种。

    可以在groupby中设置列名称来对特定的列进行汇总。下面的代码中按城市对id字段进行汇总计数。

    在前面的基础上增加第二个列名称,分布对city和size两个字段进行计数汇总。

    除了计数和求和外,还可以对汇总后的数据同时按多个维度进行计算,下面的代码中按城市对price字段进行汇总,并分别计算price的数量,总金额和平均金额。

    数据透视

    Excel中的插入目录下提供“数据透视表”功能对数据表按特定维度进行汇总。Python中也提供了数据透视表功能。通过pivot_table函数实现同样的效果。

    数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式,并且功能上比groupby要强大一些。下面的代码中设定city为行字段,size为列字段,price为值字段。分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。

    8,数据统计

    第九部分为数据统计,这里主要介绍数据采样,标准差,协方差和相关系数的使用方法。

    数据采样

    Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能,如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样。

    Sample是进行数据采样的函数,设置n的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。

    Weights参数是采样的权重,通过设置不同的权重可以更改采样的结果,权重高的数据将更有希望被选中。这里手动设置6条数据的权重值。将前面4个设置为0,后面两个分别设置为0.5。

    从采样结果中可以看出,后两条权重高的数据被选中。

    Sample函数中还有一个参数replace,用来设置采样后是否放回。

    描述统计

    Excel中的数据分析中提供了描述统计的功能。Python中可以通过Describe对数据进行描述统计。

    Describe函数是进行描述统计的函数,自动生成数据的数量,均值,标准差等数据。下面的代码中对数据表进行描述统计,并使用round函数设置结果显示的小数位。并对结果数据进行转置。

    标准差

    Python中的Std函数用来接算特定数据列的标准差。

    协方差

    Excel中的数据分析功能中提供协方差的计算,python中通过cov函数计算两个字段或数据表中各字段间的协方差。

    Cov函数用来计算两个字段间的协方差,可以只对特定字段进行计算,也可以对整个数据表中各个列之间进行计算。

    相关分析

    Excel的数据分析功能中提供了相关系数的计算功能,python中则通过corr函数完成相关分析的操作,并返回相关系数。

    Corr函数用来计算数据间的相关系数,可以单独对特定数据进行计算,也可以对整个数据表中各个列进行计算。相关系数在-1到1之间,接近1为正相关,接近-1为负相关,0为不相关。

    9,数据输出

    第九部分是数据输出,处理和分析完的数据可以输出为xlsx格式和csv格式。

    写入excel

    写入csv

    在数据处理的过程中,大部分基础工作是重复和机械的,对于这部分基础工作,我们可以使用自定义函数进行自动化。以下简单介绍对数据表信息获取自动化处理。

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  • python实现简单EXCEL数据统计的实例任务:用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人。用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据代码:import xlrdworkbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #...

    用python实现简单EXCEL数据统计的实例

    任务:

    用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人。

    用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据

    代码:

    import xlrd

    workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表

    SheetList = workbook.sheet_names()#读取电子表到列表

    SheetName = SheetList[0]#读取第一个电子表的名称

    Sheet1 = workbook.sheet_by_index(0) #电子表索引从0开始

    Sheet1=workbook.sheet_by_name(SheetName) #实例化电子表对象

    m=0

    f=0

    for i in range(Sheet1.nrows):

    rows = Sheet1.row_values(i)

    if rows[2] == 'Male':

    m+=1

    elif rows[2] == 'Female':

    f+=1

    print('Male:', m, 'Female:', f)

    以上就是用python实现简单EXCEL数据统计的实例。

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  • rows = rexcel.sheets()[0].nrows # 用wlrd提供的方法获得现在已有的行数 excel = copy(rexcel) # 用xlutils提供的copy方法将xlrd的对象转化为xlwt的对象 table = excel.get_sheet(0) # 用xlwt对象的方法获得要操作...

    #!coding:utf-8

    # Author:pymingming

    import xlrd

    import re

    from xlrd import open_workbook

    from xlutils.copy import copy

    def read(file, sheet_index=0):

    workbook = xlrd.open_workbook(file)

    sheet = workbook.sheet_by_index(sheet_index)

    # print("工作表名称:", sheet.name, "行数:", sheet.nrows, "列数:", sheet.ncols)

    data = []

    for i in range(0, sheet.nrows):

    data.append(sheet.row_values(i))

    return data

    def reg(data):

    regexp = r'MGG_\d{5}'

    pat = re.compile(regexp)

    MGG_all = re.findall(pat, str(data)) # 需为string格式

    Mgg_unique = set(MGG_all)

    return Mgg_unique

    rexcel = open_workbook("a.xls") # 用wlrd提供的方法读取一个excel文件

    rows = rexcel.sheets()[0].nrows # 用wlrd提供的方法获得现在已有的行数

    excel = copy(rexcel) # 用xlutils提供的copy方法将xlrd的对象转化为xlwt的对象

    table = excel.get_sheet(0) # 用xlwt对象的方法获得要操作的sheet

    values = reg(read(r'J:\pymingming\10.23\zhu.xlsx'))

    keys = reg(read(r'J:\pymingming\10.23\zhu.xlsx'))

    row = rows

    for (value,key) in zip(values,keys):

    table.write(row, 0, value) # xlwt对象的写方法,参数分别是行、列、值

    table.write(row, 2, key) # xlwt对象的写方法,参数分别是行、列、值

    row += 1

    excel.save("a.xls") # xlwt对象的保存方法,这时便覆盖掉了原来的excel

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    count() #用户计数在Python中,您可以使用count()方法计算列,但它是统计的总数,而不是重复的号码。重复数据删除计数的原理是在一列删除重复的第一,也就是说,drop_duplicates(),然后使用len()函数来查找重复数据删除列的长度。例如,当计算指标如紫外线、用户购买的数量,和产品的数量购买的某一天,有必要减少重复。总值和平均值总结表的交易数量总共卖了多少钱,也就是说,求和amazon_data\u201C价格(元)\u201D列。销售= amazon_data(\u201C价格(元)\u201D).sum() #加法avg_price = amazon_data(\u201C价格(元)\u201D).

    假设数据表中的记录订单数据,每条记录代表一个订单。user_order_num = amazon_(\u201C标识\u201D)(\u201CId\u201D) .count() #的订单购买的每个用户user_sales = amazon_(\u201C标识\u201D)(\u201C价格(元)\u201D).sum() #每个用户的交易数量user_avg_price = amazon_(\u201C标识\u201D)(\u201C价格(元)\u201D).mean() #每个用户的平均价格秩序打印(user_order__values(提升= False) #订单的采购数量降序排列。通过这种方式,您可以购买每个用户的数量。

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