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数据分析实战

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使用适当的分析方法，对收集的数据进行分析，总结规律，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

基础分析方法：

对比分析、分组分析、结构分析、分布分析、交叉分析、矩阵分析等方法。

高级分析方法：

回归分析、聚类分析、决策树、神经网络、因子分析、时间序列分析等方法。

数据分析的作用：

• 现状分析：日报、月报等
• 原因分析：专题分析
• 预测分析：年度计划制定时分析
• 现状分析：日报、月报等
• 原因分析：专题分析
• 预测分析：年度计划制定时分析

数据分析流程：

数据准备

数据类型

• Logical，逻辑型，布尔型

• • 两种取值：True、False
  • 运算规则：与（&）、或（|）、非（not）

• Numerical，数值型

• • 实数
  • 运算规则：加、减、乘、除、取整（//）、求余（%）、乘方（**）

• Character，字符型

数据结构

相互之间存在一种或多种关系的数据类型的集合。

Pandas中两种常用的数据结构：

• Series
• DataFrame

Series

用于存储一行或一列的数据，以及与之相关的索引的集合。

DataFrame数据框

用于存储多行和多列的数据集合
可与Excel类比

Series、DataFrame参考印象笔记《Python数据分析与展示》

向量化运算

向量化计算是一种特殊的并行计算方式，可以在同一时间执行多次操作，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令用于一个数据/向量。

numpy中ndarray中的相关操作，即为向量化运算。

原则：

• 尽可能避免显示的for循环
• 过早的优化是魔鬼

数据处理

数据导入

导入CSV文件

参考：参数详解

使用pandas库中read_csv函数导入CSV文件

from pandas import read_csv
read_csv(file,encoding)

 

• 导入中文时，encoding=’utf-8’

 

numpy库中用loadtxt导入CSV文件。

导入文本文件

使用pandas库中read_table函数导入普通文本文件。
语法：

from pandas import read_table
read_table(file,names=[列名1，列名2，……],sep="",encoding,……)

如果存在中文路径，在read_table参数中增加engine=‘python‘参数。

导入Excel文件

使用read_excel函数导入Excel文件。

from pandas import read_excel
read_excel(fileName,sheetname,names)

数据导出

导出文本文件

**to_csv**函数：

to_csv(filePath,sep=",",index=True,header=True)


重复值处理

数据结构中，行相同的数据只保留一行。 找出重复位置：

dIndex=df.duplicated()

根据某些列，找出重复位置：

dIndex=df.duplicated(‘id‘)
dIndex=df.duplicated([‘id‘,‘key‘])

提取重复数据

df[dIndex]

默认根据所有列，删除：

newdf=df.drop_duplicates()

指定某一列，删除：

newdf=df.drop_duplicates(‘id‘)

缺失值处理

**三种措施：**

• 数据补齐：df.fillna(‘value‘)
• 删除对应缺失行：df.dropna()
• 不处理

读取文件时，通过指定值作为缺失值。如‘缺失值’代表缺失值：

df=pd.read_csv(r‘D:\data.csv‘,na_values=[‘缺失值‘])

空格值处理

strip()函数

• lstrip()：Left，左边空格
• rstrip()：Right，右边空格
• strip()：两边空格

字段抽取

根据已知列数据的开始和结束为止，抽取出新的列。

字段抽取函数：slice(start,stop)。

例如：提取‘ABC1234’中的数字等。

df[‘列名‘].str.slice(0,3)

字段拆分

类似于Excel中的分列。

分割函数：df.str.split(sep,n,expand=False)

• sep：用于分割的字符串
• n：分割为多少列
• expand：是否展开为数据框，默认FALSE

返回值：

• 如果expand为True，返回值为DataFrame
• 如果expand为FALSE，返回值为Series

记录抽取

根据一定的条件，对数据进行抽取。

类似于Excel中的过滤。

记录抽取函数：dataframe[condition]

• condition：过滤条件。

注意：comments为列名。

随机抽样

随机抽样函数：

data.sample(n,frac,replace=False)

• n：按个数抽样
• frac：按百分比抽样
• replace：是否可放回抽样，默认FALSE不可放回。

分层抽样：

按照某一列进行分组，用data.groupby(‘class‘).其实就是对data数据进行按照class列进行分组，返回一个字典。

typicalNDict：1组抽2个，2组抽4个，3组抽6个。

记录合并

将两个结构相同的DataFrame，合并成一个DataFrame。

函数：pd.concat([df1,df2,……])

numpy中，用concatenate()函数。

字段合并

字段拆分的逆操作。用“+”号。
必须是str型数据：

df.astype(str)

字段匹配

根据各表共有的关键字段，把各表所需的记录一一对应起来。

表的合并.

字段匹配函数：

merge(x,y,left_on,right_on,how)

• x,y：待匹配df
• left_on：第一个df用于匹配的列
• right_on：第二个df用于匹配的列
• how：
• • ‘left’：左连接，即使连接不上，保留左边没连接（匹配）上的部分
  • ‘right’：右连接，即使连接不上，保留右边没连接（匹配）上的部分
  • ’outer’：外连接，都保留。

简单计算

data[‘total‘]=data.price*data.num

数据标准化

无量纲化

0-1标准化

data[‘scale‘]=round(dta.score-data.score.min()/(data.score.max()-data.score.min()),2)

数据分组

根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间进行研究。——分档

函数：

cut(series,bins,right=True,labels=NULL)

• bins：分组的划分数组
• right：分组的时候，右边是否闭合
• labels：分组的自定义标签

时间处理

时间转换：将字符型的时间格式数据转换为时间型数据。

时间转换函数：

datatime=pd.to_datatime(dataString,format)

时间格式化：将时间型数据按照指定格式转换为字符型数据。

时间格式化函数：

dateTimeFormat=datetime.dt.strftime(format)

时间属性抽取：从日期格式里抽取需要的部分，如月、日。
抽取语法：

datetime.dt.property

时间抽取

根据一定的条件，对时间格式的数据进行抽取。

• 根据索引进行抽取
• • DataFrame.ix[start:end]
  • DataFrame.ix[dates]
• 根据时间列进行抽取
• • DataFrame[condition]

注意：df.ix[]：通过行号或行标签索引。

虚拟变量 dummy variables

虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。

• 离散特征取值之间有大小意义：尺寸（L，M）
• • pd.Series.map(dict)
• 离散特征取值之间无大小意义：颜色（R，G）
• • pd.get_dummies()

具体：

pd.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep=‘_‘,dummy_na=False,columns=None,drop_first=False)

数据分析

基本统计

描述性统计分析函数：describe()，一次性求得基本情况。

另外，还可用下表统计函数：

还有：

• 累计求和：cumsum
• 最大值最小值所在位置：argmin()、argmax()
• 百分位数：quantile()

分组分析

根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间的差异性。

常用统计指标：计数、求和、平均值。

分组统计函数：

分布分析

将数据等距或者不等距的分组，进行研究各组分布规律。

交叉分析

分析两个或两个以上分组变量之间的关系，以交叉表的形式进行。

交叉计数函数（透视表）：

pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value)

结构分析

在分组及交叉的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析总体的内部特征。

外运算：

内运算：

相关分析

研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度。

• 线性相关
• 非线性相关

线性相关关系主要采用皮尔逊（Pearson）相关系数r来度量连续变量之间线性相关强度。

相关分析函数：

• DataFrame.corr()：计算每个列两两之间的相关度，返回DataFrame。
• Series.corr(other)：计算该序列与传入列之间的相关度，返回一个数值，即相关度。

RFM分析

根据客户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值分析。

RFM分析过程：

矩阵分析

根据事物（产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析依据，进行关联分析（象限分析）。

数据可视化

散点图scatter

plot(x,y,‘.‘,color=(r,g,b))

折线图

plt(x,y,style,color,linewith)

饼图

plt.pie(x,labels,colors,explode,autopct)

柱形图

bar(left,height,width,color)
barh(left,height,width,color)

直方图

hist(x,color,bins,cumulative=False)

地图

地图绘制步骤：

1. 获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序；
2. 在每个区域的名字和顺序后面，加上需要展示的数据及经纬度；
3. 根据数据大小，设置每个区域展示颜色（0，1）。
4. 根据颜色进行填充
5. 根据经纬度进行标注地图的名字

需要安装Basemap库.

热力地图