python数据分析实践总结，“孤寂。”艾尔曼回答

python数据分析实践总结，“孤寂。”艾尔曼回答

“我的惩罚是什么？”伊萨克问艾尔曼。

“孤寂。”艾尔曼回答道。

引言：

  在近日的python数据分析实战课中，我学习到使用python进行数据分析的流程、方法，对常使用的函数有一些认识和了解，对 numpy, pandas 包有了一定的理解但不深。
这篇博客将是我自己用于总结归纳的圣地，我将对整个项目的 key point 进行归纳总结，提取其中精华之所在，汲取之加以奋发向前。

一、分析数据文件：

  在拿到数据的第一刻，莫急，先打开数据文件看一看，明白文件里的数据能够说明什么。于是乎我们得以提出分析的目标，并开始思索如何能够实现我们的目的。例如，我们手里有一份某电商平台一年的营销数据，这份数据中包含了达成交易订单的用户ID、本次订单对应的商品数量、总价、时间，思考：我们可以利用这些数据得到哪些结论？——从时间维度：分析不同月份的营销额；从客户维度：分析回购率、复购率、新老用户比例。根据得出的结论，我们得以制定相应的策略来提高商家的盈利。

二、数据预处理：

提一嘴，在文件最开始导入包的时候输入 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' 以让中文能够正常显示（IPython中如此）

首先读取文件，利用 pandas 根据不同文件类型选择不同的读取函数：

• csv: pd.read_csv('name.csv', encoding='utf-8/GBK')

• text: pd.read_table('name.txt', names=columns, sep='\s+') # names指定每一列数据的含义，sep是划分数据时的参考，\s+表示跳过任意多的空格

• excel: pd.read_excel('name.xlsx')

接着进行数据的预处理：

• 对于出现NAN的行或列且需要删除的：data.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) # 删除带有NAN的一整行数据，并修改原值

• 对于重复出现的行或列：data.drop_duplicates(axis=0, inplace=True) # 删除重复的行，并修改原值

• 对于无用的行或列：data.drop(columns='order_id', axis=1, inplace=True) # 删除 order_id 这一列

• 对于需要更新索引的数据：data.reset_index(drop=True, inplace=True) 把原来的索引index列删除，并更新index

• 对于单位不统一的数据：如下图

看到销售金额一列的单位有元也有万元，并且含有逗号，为了方便处理，我们将其格式化。

def data_deal(number):
    if number.find('万元')!= -1:#找到带有万元的，取出数字，去掉逗号，转成float，*10000
        number_new = float(number[:number.find('万元')].replace(',',''))*10000
    else: # 找到带有元的并处理
        number_new = float(number[:number.find('元')].replace(',',''))
    return number_new
data['销售金额'] = data['销售金额'].map(data_deal)

这里我们使用到了 Series.map() 函数，该函数的作用与 apply 和 applymap 类似，接收一个函数或含有映射关系的字典型对象，区别如下：

• apply:作用于dataframe的整行或整列

• applymap:作用于dataframe的每一个元素

• map:作用于series中的每一个元素，在df结构中无法使用map函数

详情：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.map.html?highlight=map#pandas.Series.map

Time:2023年7月13日23:22:21