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  • 作者 | 周志鹏责编 | 刘静这是Python数据分析实战基础的第三...因为案例数据存放在同一个Excel表的不同Sheet下,我们需要指定sheetname分别读取:下面开始清洗的正餐。增——拓展数据维度1.1 纵向合并这三个sheet的...
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    作者 | 周志鹏

    责编 | 刘静

    这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。

    首先,导入案例数据集。因为案例数据存放在同一个Excel表的不同Sheet下,我们需要指定sheetname分别读取:

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    下面开始清洗的正餐。

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    增——拓展数据维度

    1.1 纵向合并

    这三个sheet的数据,维度完全一致(每列数据都是一样),纵向合并起来分析十分方便。说到纵向合并,concat大佬不请自来,他的招式简单明了——pd.concat([表1,表2,表3]),对于列字段统一的数据,我们只需把表依次传入参数:

    1641a152e13a4ebb943c7ce0cbfcea80.png

    concat大佬继续说到:“其实把我参数axis设置成1就可以横向合并.."说时迟那时快,我一个箭步冲上去捂住他的嘴巴“牛逼的人做好一件事就够了,横向的就交给merge吧~”

    小Z温馨提示:pandas中很多函数功能十分强大,能够实现多种功能,但对于萌新来说,过多甚至交叉的功能往往会造成懵B的状态,所以这里一种功能先只用一种方式来实现。

    1.2 横向合并

    横向合并涉及到连接问题,为方便理解,我们构造一些更有代表性的数据集练手:

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    两个DataFrame是两张成绩表,h1是5位同学的数学、英语、语文成绩,h2是4位同学的篮球和舞蹈成绩,现在想找到并合并两张表同时出现的同学及其成绩,可以用merge方法:

    0daff42d86a364f26a8138972c8ddc11.png

    我们来详解一下merge的参数,left和rgiht分别对应着需要连接的左表和右表,这里语数外成绩表是左表,篮球、舞蹈成绩是右表。

    left_index与right_index是当我们用索引(这两个表的名字在索引中)连接时指定的参数,设置为on表示用该表的索引作为连接的条件(或者说桥梁)。假设姓名是单独的一列值,且需要根据姓名进行匹配,那就需要用“left_on = '姓名',right_on = '姓名'”,我们可以分别指定左表的匹配列和右表的匹配列。

    how是指定连接方式,这里用的inner,表示我们基于姓名索引来匹配,只返回两个表中共同(同时出现)姓名的数据。下面详解一下inner还涉及到的其他参数——left,right,outer。

    左右连接(left和right):

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    左连接(left)和右连接(right),我们可以直观理解为哪边的表是老大,谁是老大,就听谁的(所有行全部保持),先看左连接,左表h1原封不动,右边根据左表进行合并,如果存在相关的名字,就正常返回数据,如果不存在(韩梅梅、李雷),就返回空(NAN)值;右连接就是听右表的,左表有则返回无则为空。

    外连接(outer):

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    外连接是两张表妥协的产物,我的数据全保留,你的也全保留,你有我无的就空着,你无我有的也空着。

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    02 删——删空去重

    2.1 删空

    在一些场景,源数据的缺失(空值)对于分析来说是干扰项,需要系统的删除。上文我们合并后的df数据集就是有缺失数据的:

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    要删除空值,一个dropna即可搞定:

    7a4e0df9c6a2ee377e090bceaf168501.png

    dropna函数默认删除所有出现空值的行,即只要一行中任意一个字段为空,就会被删除。我们可以设置subset参数,例如dropna(subset = ['city']),来指定当一行中的city字段为空时,才会被删除。

    2.2 去重

    说是讲去重,但是案例数据比较干净,没有两行数据是完全一样的,所以我们要制造点困难,增加几行重复值:

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    把源数据重复两遍,赋值给repeat,这样每一行数据都有重复的数据。要把重复数据删掉,一行代码就搞定:

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    drop_duplicates方法去重默认会删掉完全重复的行(每个值都一样的行),如果我们要删除指定列重复的数据,可以通过指定subset参数来实现,假如我们有个奇葩想法,要基于“流量级别”这列进行去重,则可以:

    8979b50112fe28a79f636132fecf9480.png

    我们会发现,流量有三个级别,通过指定subset参数,我们删除了这个字段重复的行,保留了各自不重复的第一行。继续展开讲,在源数据中,流量渠道为“一级”的有7行数据,每行数据其他字段都不相同,这里我们删除了后6行,只保留了第一行,但如果我们想在去重的过程中删除前面6行,保留最后一行数据怎么操作?答案很简单,指定keep参数即可。

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    keep值等于last,保留最后一行数据,不输入keep值时,系统默认会给keep赋值为first,就会保留第一行数据而删掉其他的。

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    查——基于条件查询

    查,不是单纯的返回几行数据,而是根据业务实际需求,基于一定的条件查看和选择数据。

    3.1 按条件索引/筛选

    loc独白:你没有看错,哥的分量实在是太重了,所以又来抢个沙发,刷个脸熟。

    这次需求是筛选出访客数大于10000的一级渠道,loc一下:

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    在行参数设置好同时满足访客数大于10000和流量级别等于“一级”这两个条件即可。

    3.2 排序

    很多情况下,我们都需要通过排序来观察数据规律,以及快速筛选出TOP N的数据项。对于案例数据,我们怎么样按交易金额进行排序并筛选出TOP3的渠道呢?

    问题的关键就在于排序,这个时候sort_values函数就派上用场了:

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    整个操作十分简单,sort_values函数,顾名思义是按照数值进行排序,首先要传入的参数是列参数,即我们根据哪一列的数值来进行排序,ascending参数决定了排序顺序,等于Flase则是从大到小的降序,设置为True则是升序。

    排序完之后,筛选TOP3渠道就非常简单:

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    补充一个知识点,如果跟着文章操作,会发现无论是删空的dropna,还是去重的drop_duplicates,或者是排序的sort_values,在对源数据进行操作后,源数据并未改变,这是因为我们没有对这几个函数的inplace值进行设置,如果设置成inplace = True,删空、去重和排序都会在源数据上生效。

    但这里为了避免出现不必要的错误而无法更改,更建议大家把操作后的源数据赋值给新的变量,如new = df.dropna,而不是将源数据的inplace参数设置为True。

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    分——分组和切分

    话天下大势,合久必分,数据亦是如此。在分组的版块中,我们重点介绍groupby分组和cut切分。

    4.1分组

    在案例数据中,总的流量级别有三级,每一级下又有多个投放地区,如果我们想汇总看每个级别流量所对应的总访客数和支付金额,就需要用到分组了。

    groupby是分组函数,最主要的参数是列参数,即按照哪一列或者哪几列(多列要用列表外括)进行汇总,这里是按照流量级别:

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    可以看到,直接分组之后,没有返回任何我们期望的数据,要进一步得到数据,需要在分组的时候对相关字段进行计算(常用的计算方法包括sum、max、min、mean、std):

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    后面加上了sum,代表我们先按照流量级别进行分组,再对分组内的字段求和。由于没有指定求和的列,所以是对所有数值型字段进行了求和。此处我们只想要各级别流量下的访客数和支付金额,需要指明参数:

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    流量级别作为汇总的依据列,默认转化为索引列,如果我们不希望它变成索引,向groupby内传入参数as_index = False即可:

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    4.2 切分

    切分(分桶)操作常用于一维数组的分类和打标,cut函数能够高效的完成任务。它的主要参数和用法如下:

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    不要被复杂的解释迷惑,一个例子就完全搞懂了。

    以案例数据为例,每个渠道都有对应的访客数,我们现在希望对各渠道访客级别进行评估,按照访客数大小,分成辣鸡(流量100以内的)、百级、千级和万级的渠道。

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    因为我们想对流量级别进行百、千、万的归类,所以把分组数值标准传入bins参数。从结果可以看到,在不设置right的情况下,分组区间是默认左开右闭的,而我们希望的是左闭右开,即百级流量渠道访客数在0-99之间,所以需要将right值设置为False。

    下面我们直接对分组后的数据进行打标,访客数在0-99设置为“辣鸡”,100-999设置为百级,千级和万级以此类推,同时将打好标签的数据作为新列给到源数据:

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    非常高效,一行半代码就搞定了分组、判断和打标的过程。

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    总结

    本文从增、删、查、分四个模块,分别介绍了横向、纵向合并;删空、去重;筛选、排序和分组、切分等数据清洗过程中的常见操作。在实际运用中,各操作往往是你中有我,我中有你,共同为了营造一个“干净”的数据而努力。

    作者:周志鹏,2年数据分析,深切感受到数据分析的有趣和学习过程中缺少案例的无奈,遂新开公众号「数据不吹牛」,定期更新数据分析相关技巧和有趣案例(含实战数据集),欢迎大家关注交流。

    声明:本文为作者投稿,版权归作者个人所有。

    【END】

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  • 比如下图的数据表,除年份外其他每不同的费用类型,我们需要基于此表计算出不同年份的营运费用及总费用,如何实现呢?关于营运费用(市场费用、销售费用及营业费用)的计算实现,我们可以采用下列两种方法。第一...

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    在使用PowerQuery处理数据的过程中,有时我们需要对行值进行求和计算。比如下图的数据表,除年份外其他每列是不同的费用类型,我们需要基于此表计算出不同年份的营运费用及总费用,如何实现呢?

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    关于营运费用(市场费用、销售费用及营业费用)的计算实现,我们可以采用下列两种方法。第一种,点击创建自定义列,在公式栏输入List.Sum函数及三个计算列名即可,计算公式和结果如下图。

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    第二种,点击创建自定义列,在公式栏输入下图中的公式,我们会用到List.Sum、Record.ToList及Record.SelectFields等三个函数的嵌套。Record.SelectFields函数获取计算列的值,Record.ToList函数将值转化为list,后由List.Sum函数进行求和。

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    第一种方法简单直白,简单数据建议使用这种方法,但采用此法如若出现错误不易查找原因。第二种方法首先通过Record.ToList函数和Record.Selected函数创建新的list列(如下图),之后用List.Sum函数对list列进行求和计算,计算list列的过程可以检查list值是否准确,在数据比较复杂的情况下推荐使用这种方法。

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    接下来需要计算总费用,首先我们可以采用前两者的方法,将列名一一输入到公式中便可以计算出来求和值。但时如果我们遇到比较多的列需要计算的话,上述方法会显得非常繁琐,而且比较容易出错。所以这里我们用到第三种方法,具体实现步骤可分为三个步骤。第一步:复制一张数据表,将新表中非计算列删除。

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    第二步,创建自定义列并输入下图中的公式。公式中Record.ToList函数括号内下划线代表所有列值,确认之后将自动计算所有行的求和值即总费用。

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    第三步,在原表中选择合并查询,将计算的总费用列合并到原表中。合并查询过程我们需要选择一个相同的列,并选择合适的联接种类,具体操作步骤如下图。

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    最后,只需将查询列中的总费用列勾选展开即可添加到原表中,这样我们就轻松实现了部分费用列和全部费用列的求和计算。怎么样,你学会了吗?如需获取案例数据,请至公众号回复暗号【多行求和】下载即可。

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  • 最近收到一个典型案例,Excel中多个工作表不同位置数据,如何进行求和。具体如下:一个Excel文件中,有多个sheet工作表,“一月”,“二月”,“三月”。每个工作表中数据的顺序不一致,如工作表“一月”中,雷哥...
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    文 / 雷哥 编辑 / 小鱼儿

    大家好!

    最近收到一个典型案例,Excel中多个工作表不同位置数据,如何进行求和。

    具体如下:

    一个Excel文件中,有多个sheet工作表,“一月”,“二月”,“三月”。

    每个工作表中数据的顺序不一致,如工作表“一月”中,雷哥数据在第二行;工作表“二月”中,雷哥数据在第五行.......

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    问题:如何对雷哥等数据进行快速汇总求和?

    f7793bbfc602c375793a584d33b98790.png

    分析

    由于数据位置都不完全相同,因此求和的过程为:

    step1:先找出数据

    step2:进行求和

    由于是多个表格,因此需要使用数组知识

    查找数据使用函数 sumif。由于A列数据不重复,因此sumif函数就表示查找后的结果

    一列数组求和使用函数sumproduct即可

    求和

    根据上述思路,直接输入函数公式即可求出结果

    =SUMPRODUCT(SUMIF(INDIRECT({"一月","二月","三月"}&"!A:A"),A2,INDIRECT({"一月","二月","三月"}&"!B:B")))

    向右滑动查看函数

    032fbe64a434b0b3d776919749fdc7cb.png

    解释

    ① INDIRECT 函数
    INDIRECT("一月"&"!A:A"),表示数据为工作表 "一月" 的A列数据

    ② SUMIF函数

    =SUMIF( 条件区域, 条件, 求和区域),表示对满足条件的数据区域进行求和

    ③ SUMPRODUCT函数

    =SUMPRODUCT (一个数组),表示对数据进行求和

    因此,公式

    =SUMPRODUCT(SUMIF(INDIRECT({"一月","二月","三月"}&"!A:A"),A2,INDIRECT({"一月","二月","三月"}&"!B:B")))

    表示分别在表"一月","二月","三月"中查找“雷哥”的销售业绩数据,并对数据进行求和。

    公式输入完成后,通过拖拽,完成数据填充。

    dd4f929815447454bd01d6a41f59b98b.gif

    注:数组公式输入完成后,需要同时按【ctrl+shift+enter】才会出现正确结果。

    我是尾巴

    本案例考察了函数综合应用能力。平时在使用中,建议大家多思考,多练习。

    如果需要获取案例源文件,私信后台【20201118】获取本案例源文件

    Copyright © 2020雷哥 @雷哥Office

    All Rights Reserved.

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  • 有小伙伴问到这样一个问题,已知A:H的数据,分别有不同的项目名称、班别名称,以及每个班别提报和抽取的数量,还有对应的不良数量,求解右侧黄色区域的内容,要如何实现呢?这时我们需要用到的函数是sumif函数,下面...

    有小伙伴问到这样一个问题,

    已知A:H的数据,分别有不同的项目名称、班别名称,以及每个班别提报和抽取的数量,还有对应的不良数量,求解右侧黄色区域的内容,要如何实现呢?

    这时我们需要用到的函数是sumif函数,下面给大家详细讲解下

    函数定义:

    SUMIFS 函数用于计算单元格区域或数组中符合多个指定条件的数字的总和。

    SUMIFS(sum_range,criteria_range1,criteria1,[criteria_range2],[criteria2],…)

    sum_range:是必选项,表示要求和的单元格区域。

    criteria_range1:同样是是必选项,表示要作为条件进行判断的第 1 个单元格区域。

    criteria1:是必选项,表示要进行判断的第 1 个条件,形式可以为数字、文本、表达式或是数组。例如,"50"、"白班"、">20"、{"优秀","合格"}等

    criteria_range2,…:是可选项,表示要作为条件进行判断的第 2~127 个单元格区域

    criteria2,…:是可选项,表示要进行判断的第 2~127 个条件,形式可以为数字、文本或表达式。

    特别需要注意的是,如果在 SUMIFS 函数中设置了多个条件,那么只对参数 sum_range 中同时满足所有条件的单元格进行求和。

    详细应用

    首先我们先看第一组要求的数据

    1、我们已知项目和班别,计算提报数量、抽取数量、不良数量的和:

    首先我们在K2单元格内输入公式,填写完成后,点击确定,然后向右拖动即完成,即实现条件求和

    =SUMIFS(D:D,$B:$B,$I2,$C:$C,$J2)

    公式讲解:

    ①其中D:D区域是求和的范围,即我们需要计算的区域内容

    ②$B:$B是已知项目的条件范围,$I2是"项目"条件要求;

    ③$C:$C是已知班别的条件范围,$J2是"班别"的条件要求

    注意:

    因为第一组数据求和的标题和原标题一样,所有求和区域是没有锁定的,可以看出在L2的时候,求和区域变为E:E了,其他没有变化

    第二组数据和第一组类似,复制公式,即可完成

    2、第三组和第四组数据,条件变为已知项目、判定,我们只需要变更条件区域及条件要求即可,首先在K10输入公式:

    =SUMIFS(D:D,$B:$B,$I10,$G:$G,$J10)

    3、第五组和第六组的数据,是有三个条件,公式的表达其实和两个条件的表达样式一样,只是增加新的条件,所以我们只要在J18单元格内容输入公式,即可完成条件求和

    =SUMIFS(D:D,$B:$B,$I18,$G:$G,$J18,$C:$C,$K18)

    然后我们复制公式到L22,然后填充公式及完成第六组的数据求和。

    SUMIFS应用的范围非常广,今天主要给大家介绍了下它的基本操作用法,之前有讲到的SUMPRODUCT函数和它有许多共通的地方,大家可以好好练习下,发觉它更多的用法

    如果觉得文章对你有帮助的话,希望大家帮忙点赞加分享哦~,谢谢

    本文由彩虹Excel原创,欢迎关注,带你一起长知识!

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    2020-07-10 16:53:02
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空空如也

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不同列如何求和