概述

Python 是当今世界最热门的编程语言，而它最大的应用领域之一就是数据分析。在python众多数据分析工具中，pandas是python中非常常用的数据分析库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用。使用 Pandas 我们可以 Excel/CSV/TXT/MySQL 等数据读取，然后进行各种清洗、过滤、透视、聚合分析，也可以直接绘制折线图、饼图等数据分析图表，在功能上它能够实现自动化的对大文件处理，能够实现 Excel 的几乎所有功能并且更加强大。

本实验将通过实战的方式，介绍pandas数据分析库的基本使用，让大家在短时间内快速掌握python的数据分析库pandas的使用，为后续项目编码做知识储备

实验环境

• Python 3.7
• PyCharm

任务一：环境安装与配置

【实验目标】

本实验主要目标为在Windows操作系统中，完成本次实验的环境配置任务，本实验需要的软件为PyCharm+Python 3.7

【实验步骤】

1、安装Python 3.7

2、安装Pycharm

3、安装jupyter、pandas、numpy、notebook

打开CMD，并输入以下命令，安装jupyter、notebook、pandas和numpy

pip install jupyter notebook pandas numpy

安装完成后会有类似如下文字提示：

以上步骤完成后，实验环境配置工作即已完成，关闭CMD窗口

任务二：Pandas数据分析实战

【任务目标】

本任务主要目标为使用pandas进行数据分析实战，在实战过程中带大家了解pandas模块的一下功能：

• 准备工作
• 检查数据
• 处理缺失数据
• 添加默认值
• 删除不完整的行
• 删除不完整的列
• 规范化数据类型
• 重命名列名
• 保存结果

【任务步骤】

1、打开CMD，执行如下命令，开启jupyter

jupyter notebook

成功执行以上命令后，系统将自动打开默认浏览器，如下图所示：

成功打开浏览器后，按如下流程创建 notebook 文件

对新建notebook进行重命名操作

2、notebook 文件新建完成后，接下来在新建的 notebook 中编写代码

导入 Pandas 到我们的代码中，代码如下

import pandas as pd

小提示：输入完成代码后，按下【Shift + Enter】组合键即可运行该单元格中的代码，后面输入完每个单元格的代码后都需要进行类似操作，代码才会运行

加载数据集，代码如下:

data = pd.read_csv('./data/movie_metadata.csv')

3、检查数据

查看数据集前5行

data.head()

运行结果如下图所示：

我们可以通过上面介绍的 Pandas 的方法查看数据，也可以通过传统的 Excel 程序查看数据

Pandas 提供了一些选择的方法，这些选择的方法可以把数据切片，也可以把数据切块。下面我们简单介绍一下：

• 查看一列的一些基本统计信息：data.columnname.describe()
• 选择一列：data['columnname']
• 选择一列的前几行数据：data['columnsname'][:n]
• 选择多列：data[['column1','column2']]
• Where 条件过滤：data[data['columnname'],condition]

4、处理缺失数据

缺失数据是最常见的问题之一。产生这个问题有以下原因：

• 从来没有填正确过
• 数据不可用
• 计算错误

无论什么原因，只要有空白值得存在，就会引起后续的数据分析的错误。下面介绍几个处理缺失数据的方法：

• 为缺失数据赋值默认值
• 去掉/删除缺失数据行
• 去掉/删除缺失率高的列

4.1、添加默认值

使用空字符串来填充country字段的空值

data.country= data.country.fillna('')

使用均值来填充电影时长字段的空值

data.duration = data.duration.fillna(data.duration.mean())

4.2、删除不完整的行

data.dropna()

运行结果如下（由于输出内容给较多，结果中省略了中间部分数据，只显示开头和结尾部分）：

由上图可以看出，由于第4行数据存在缺失值，因此被删除

提示：dropna操作并不会在原始数据上做修改，它修改的是相当于原始数据的一个备份，因此原始数据还是没有变

删除一整行的值都为 NA：

data.dropna(how='all')

运行结果如下：

从上图可知，由于限定条件为：删除一整行都为NA的数据，因此不满足此条件的数据行还是会被保留

我们也可以增加一些限制，在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的（在下面的代码中，行数据中至少要有 5 个非空值）

data.dropna(thresh=5)

运行结果如下：

也可指定需要删除缺失值的列

我们以 title_year 这一列为例，首先查看 title_year 这一列中存在的缺失值：

data['title_year'].isnull().value_counts()

结果如下：

由上图可知，title_year 这一列中存在108个缺失值

接下来查看 title_year 删除完缺失值后的情况

	new_data = data.dropna(subset=['title_year'])
	new_data['title_year'].isnull().value_counts()

上面的 subset 参数允许我们选择想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。

运行结果如下：

4.3、删除不完整的列

我们可以上面的操作应用到列上。我们仅仅需要在代码上使用 axis=1 参数。这个意思就是操作列而不是行。（我们已经在行的例子中使用了 axis=0，因为如果我们不传参数 axis，默认是axis=0）

删除一整列为 NA 的列：

data.dropna(axis=1, how='all')

运行结果如下：

删除任何包含空值的列：

data.dropna(axis=1,how='any')

这里也可以使用像上面一样的 threshold 和 subset

5、规范化数据类型

加载数据集时指定字段数据类型

data = pd.read_csv('./data/movie_metadata.csv', dtype={'title_year':str})

这就是告诉 Pandas ‘duration’列的类型是数值类型。查看加载后各数据列的类型

data.info()

运行结果如下：

object 即代表数据类型为字符串类型

6、必要的变换

人工录入的数据可能都需要进行一些必要的变换，例如：

• 错别字
• 英文单词时大小写的不统一
• 输入了额外的空格

首先查看 movie_title 列数据

data.movie_title

结果如下：

我们数据中所有的 movie_title 改成大写：

data['movie_title'].str.upper()

结果如下：

同样的，我们可以去掉末尾余的空格：

data['movie_title'].str.strip()

运行结果如下：

7、重命名列名

我们需要进行重新赋值才可以：

data = data.rename(columns={'title_year':'release_date',                            'movie_facebook_likes':'facebook_likes'})

查看重命名后的数据列名称

data.info()

输出结果如下：

8、保存结果

完成数据清洗之后，一般会把结果再以 csv 的格式保存下来，以便后续其他程序的处理。同样，Pandas 提供了非常易用的方法：

data.to_csv('./data/cleanfile.csv',encoding='utf-8')

查看 /home/student/data 目录内容如下，新增保存的 cleanfile.csv 文件

来源：https://www.cnblogs.com/lmandcc/p/15478024.html