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《Pandas数据分析》——数据重构2

2021/8/21 10:25:09 浏览:

复习: 在前面我们已经学习了Pandas基础,第二章我们开始进入数据分析的业务部分,在第二章第一节的内容中,我们学习了数据的清洗,这一部分十分重要,只有数据变得相对干净,我们之后对数据的分析才可以更有力。而这一节,我们要做的是数据重构,数据重构依旧属于数据理解(准备)的范围。

开始之前,导入numpy、pandas包和数据

# 导入基本库
import pandas as pd
import numpy as np
# 载入上一个任务保存的文件中:result.csv,并查看这个文件
df=pd.read_csv('result.csv')
df.head()

image.png

2 第二章:数据重构

第一部分:数据聚合与运算

2.6 数据运用

2.6.1 任务一:了解GroupBy机制

分组统计 - groupby功能

① 根据某些条件将数据拆分成组

② 对每个组独立应用函数

③ 将结果合并到一个数据结构中

在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分,分析各省销售额的变化情况,社交领域将用户根据画像(性别、年龄)进行细分,研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中,上述的数据处理操作主要运用groupby完成

2.4.2:任务二:计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价

# 写入代码
data2=df['Fare'].groupby(df['Sex']).mean()
print(data2)

image.png
在了解GroupBy机制之后,运用这个机制完成一系列的操作,来达到我们的目的。

下面通过几个任务来熟悉GroupBy机制。

2.4.3:任务三:统计泰坦尼克号中男女的存活人数

# 写入代码
# 方法一
# data3=df['Survived'].groupby(df['Sex'])
# data3.head()
# data3.value_counts()
# 方法二
data3=df['Survived'].groupby(df['Sex']).sum()
data3

image.png

2.4.4:任务四:计算客舱不同等级的存活人数

# 写入代码
data=df['Survived'].groupby(df['Pclass'])
data.value_counts()

image.png

提示:】表中的存活那一栏,可以发现如果还活着记为1,死亡记为0

思考】从任务二到任务三中,这些运算可以通过agg()函数来同时计算。并且可以使用rename函数修改列名。你可以按照提示写出这个过程吗?

agg 聚合操作

聚合操作是groupby后非常常见的操作,会写SQL的朋友对此应该是非常熟悉了。聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等,下面的表格列出了Pandas中常见的聚合操作。

v2-a0b4827a2829c7e4f9082b958f093f7d_r.jpg

#思考心得
df.groupby('Sex').agg({'Fare': 'mean', 'Pclass': 'count'}).rename(columns=
                            {'Fare': 'mean_fare', 'Pclass': 'count_pclass'})

image.png

2.4.5:任务五:统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值.

先根据等级划分、再根据年龄划分

# 写入代码
data=df.groupby(['Pclass','Age'])
data['Fare'].mean().head(20)
# data.head(20)

image.png

2.4.6:任务六:将任务二和任务三的数据合并,并保存到sex_fare_survived.csv

# 写入代码
result=pd.merge(data2,data3,on='Sex')
result.head()

image.png

2.4.7:任务七:得出不同年龄的总的存活人数,然后找出存活人数的最高的年龄,最后计算存活人数最高的存活率(存活人数/总人数)

# 写入代码
d1=df['Survived'].groupby(df['Age']).sum()
d1.head(10)

image.png

# 写入代码
maxAge=d1[d1.values==d1.max()]
maxAge

image.png

# 写入代码
# 计算一共有多少人存活
_sum=df[df['Survived']==1].shape[0]
# 在年龄分组中找到存活数最大的
sum=d1.max()
# 计算存活率
print('存活率:',sum/_sum)

image.png

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