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数据分析处理库pandas及可视化库Matplotlib

分类: IT文章 • 2023-11-07 10:31:15

一、读取文件

1）读取文件内容

数据分析处理库pandas及可视化库Matplotlib

import pandas
info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk')      # 获取文件信息
print(info)
print(type(info))           # 查看文件类型
print(info.dtypes)          # 查看每列文件的类型
print(help(pandas.read_csv))
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数据分析处理库pandas及可视化库Matplotlib

 2）获取文件的信息

import pandas
info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
print(info.head(3))       # 获取前 3 行的信息
print(info.tail(3))       # 获取后 3 行的信息
print(info.columns)       # 获取到每列的名字
print(info.shape)         # 获取行列，(29, 10)  29行10列
print(info.loc[1])        # 获取第一行的数据
print(info.loc[0:2])       # 切面，获取前3行数据
print(info.loc[[2,5,10]])      # 获取指定行的数据
print(info["承诺完成时间点"])  # 获取该列的数据
print(info[["提交人","承诺完成时间点"]])  # 获取多列的信息
print(info.loc[22,"提交人"])   # 定位到具体的某一个位置
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获取以什么结尾的列的信息

import pandas
info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
# 获取以“人”为结尾的列的信息
col_names = info.columns.tolist()
# print(col_names)
gram_columns = []
for c in col_names:
    if c.endswith("人"):
        gram_columns.append(c)
gram_df = info[gram_columns]
print(gram_df)
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 3）获取经过调整的文件信息

import pandas
info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
print(info['完成状态']*10)      # 该列的每一个值都乘以100
print(info['完成状态'].max())   # 获取该列的最大值
print(info['完成状态'].min())    # 获取该列的最小值
# ################################
# 调整排序顺序
info.sort_values("完成状态",inplace=True,ascending=False)   # 默认是升序排序。ascending=False 设置了这个，则是降序
print(info["完成状态"])
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重新按照索引值排序

info = pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
.........
# 顺序被打乱后
info2 = info.reset_index(drop=True) # 重做索引

 4）查看缺失值

import pandas as pd

info = pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
date = info["完成状态"]
# print(date_ti)
date_ti_null = pd.isnull(date)         # 获取到每一个值是否有，有就返回False，没有返回True
print(date_ti_null)
date_ti_true = date[date_ti_null]   # 获取到缺失值的信息位置
print(date_ti_true)
age_null_count = len(date_ti_true)  # 计算缺少值的个数
print(age_null_count)
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 5）计算平均值，需要去掉缺失值

import pandas as pd

info = pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
average = sum(info["完成状态"]) / len(info["完成状态"])
print(average)     #  nan 因为有缺失值,所有不能直接计算
date = info['完成状态']
date_ti_null = pd.isnull(date)
good_date = info['完成状态'][date_ti_null == False]
print(good_date)
correct_average = sum(good_date) / len(good_date)
print(correct_average)  # 计算正确的平均值
# ===============================================
print(info["完成状态"].mean())  # 直接计算平均值
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 6）计算关联信息直接的数据

import pandas as pd
import numpy as np
info = pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
message = info.pivot_table(index="提交人",values="完成状态",aggfunc=np.sum)   # 分析数据，计算index与value的关系的和，np.sum是和，np.mean是平均值
print(message)
message2 = info.pivot_table(index="预估工时（天）",values="完成状态")  # aggfunc=np.mean 默认计算平均值
print(message2)
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 8）删除掉有缺失值的行

import pandas as pd

info = pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
drop_columns = info.dropna(axis=1)
print(drop_columns)
new_info = info.dropna(axis=0,subset=["任务名称","提交人"])    # 删除掉有缺失值的行
print(new_info)
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 9）利用函数来简化操作

import pandas as pd

info = pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')

# 自定义含义获取该行的信息
def hundredth_row(column):
    hundredth_item = column.loc[22]
    return hundredth_item
hundredth_row = info.apply(hundredth_row)
print(hundredth_row)

# 查看所有列缺失值的个数
def not_null_count(column):
    column_null = pd.isnull(column)
    null = column[column_null]
    return len(null)
column_null_count = info.apply(not_null_count)
print(column_null_count)

# 修改获取到值的状态
def which_class(row):
    pclass = row["完成状态"]
    if pd.isnull(pclass):
        return "Unknown"
    elif pclass == 1:
        return "First Class"
    elif pclass == 2:
        return "Second Class"
    else:
        return "Third Class"
classes = info.apply(which_class,axis = 1)
print(classes)

# 修改某一阶段的值
def is_minor(row):
    if row["完成状态"] < 2:
        return True
    else:
        return False
minors = info.apply(is_minor,axis=1)
print(minors)
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 二、总结

info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk')      # 获取文件信息
type(info)       # 查看文件类型
info.dtypes      # 查看每列文件的类型
info.head(3)     # 获取前 3 行的信息
info.tail(3)       # 获取后 3 行的信息
info.columns       # 获取到每列的名字
info.shape         # 获取行列，(29, 10)  29行10列
info.loc[1]       # 获取第一行的数据
info.loc[0:2]       # 切面，获取前3行数据
info.loc[[2,5,10]]      # 获取指定行的数据
info["承诺完成时间点"]  # 获取该列的数据
info[["提交人","承诺完成时间点"]]  # 获取多列的信息
====================================================
info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
info['完成状态']*10      # 该列的每一个值都乘以100
info['完成状态'].max()   # 获取该列的最大值
info['完成状态'].min()    # 获取该列的最小值
info.sort_values("完成状态",inplace=True,ascending=False)   # 默认是升序排序。ascending=False 设置了这个，则是降序
print(info["完成状态"])     # 查看上面排序的情况
pd.isnull(info["完成状态"])     # 查看是否有缺失值
info["完成状态"].mean()    # 直接计算平均值
==============================================
info.pivot_table(index="提交人",values="完成状态",aggfunc=np.sum)  # 分析关联信息直接的数据
info.dropna(axis=0,subset=["任务名称","提交人"])   # 删除掉有缺失值的行
info.loc[22,"提交人"]   # 定位
==============================
import pandas
info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk')
print(info.head(3))       # 获取前 3 行的信息
print(info.tail(3))       # 获取后 3 行的信息
print(info.columns)       # 获取到每列的名字
print(info.shape)         # 获取行列，(29, 10)  29行10列
print(info.loc[1])        # 获取第一行的数据
print(info.loc[0:2])       # 切面，获取前3行数据
print(info.loc[[2,5,10]])      # 获取指定行的数据
print(info["承诺完成时间点"])  # 获取该列的数据
print(info[["提交人","承诺完成时间点"]])  # 获取多列的信息
print(info.loc[22,"提交人"])   # 定位到具体的某一个位置
from pandas import Series：Series结构，前面熟练了，再了解
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相关文章链接 ： https://www.cnblogs.com/why957/p/9303780.html

三、数据分析，绘制单图形

1）生成绘图栏

import matplotlib.pylab as plt
plt.plot()
plt.show()
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 2）将下面数据绘制成折线图

数据分析处理库pandas及可视化库Matplotlib

使用pandas模块拿到数据

import pandas as pd

info = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
info["DATE"] = pd.to_datetime(info["DATE"])
print(info.head(12))
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相当于拿这些数据绘制折线图

数据分析处理库pandas及可视化库Matplotlib

使用数据绘制图形

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
info = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
first_twelve = info[0:8]
plt.plot(first_twelve["DATE"],first_twelve["VALUE"])
plt.show()
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可以更改坐标的倾斜度。plt.xticks(rotation=45)

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
info = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
first_twelve = info[0:9]
plt.plot(first_twelve["DATE"],first_twelve["VALUE"])
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
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 可以增加标题

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
info = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
first_twelve = info[0:9]
plt.plot(first_twelve["DATE"],first_twelve["VALUE"])
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Money')
plt.title('1948.Month and Money')
plt.show()
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 对于横坐标的bug调整，日期格式，以及如果要求显示的的长度过长，会出现线性故障

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
unrate = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
unrate["DATE"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"])     # 调整坐标日期格式
first_twelve = unrate[0:12]     # 坐标出现的长度
plt.plot(first_twelve["DATE"],first_twelve["VALUE"])
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Money')
plt.title('1948.Month and Money')
plt.show()
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 二、绘制多图形

1）生成子图形

import matplotlib.pylab as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,4)
plt.show()
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ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)　　# 图形为2行2列的第1个图形
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)　　# 图形为2行2列的第2个图形
ax3 = fig.add_subplot(2,2,4)　　# 图形为2行2列的第4个图形

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 2）figsize=(3,6) 绘图的长度，长宽

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
fig = plt.figure(figsize=(3,6))     # figsize=(3,6) 绘图的长度，长宽
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)
ax1.plot(np.random.randint(1,5,5),np.arange(5))
ax2.plot(np.arange(10)*3,np.arange(10))
plt.show()
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 3）在同一个图绘制2条折线图

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
unrate = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
unrate["DATE"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"])     # 调整坐标日期格式
fig = plt.figure(figsize=(6,3))
plt.plot(unrate[0:12]['DATE'],unrate[0:12]['VALUE'],c='red')
plt.plot(unrate[12:24]['DATE'],unrate[12:24]['VALUE'],c='blue')
plt.show()
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 4）循环绘制多条折线图

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
unrate = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
unrate["DATE"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"])     # 调整坐标日期格式
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
colors = ['red','blue','green','orange','black']
for i in range(5):
    start_index = i*4
    end_index = (i+1)*4
    subset = unrate[start_index:end_index]
    plt.plot(subset['DATE'],subset['VALUE'],c = colors[i])
plt.show()
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 5）定义折现的含义

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
unrate = pd.read_csv('2.csv',encoding='gbk')
unrate["DATE"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"])     # 调整坐标日期格式
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
colors = ['red','blue','green','orange','black']
for i in range(5):
    start_index = i*4
    end_index = (i+1)*4
    subset = unrate[start_index:end_index]
    label = str(1948 + i)
    plt.plot(subset['DATE'],subset['VALUE'],c = colors[i],label=label)  # label=label  定义图标的名字
plt.legend(loc='best')  # 定义图标放在哪个位置，best 系统感觉放在哪个位置好，就放哪
print(help(plt.legend))
plt.show()
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 四、绘制柱状图

数据分析处理库pandas及可视化库Matplotlib

1）获取csv文件的信息

import pandas as pd

reviews = pd.read_csv('3.csv',encoding='gbk')
cols = ['FILM','爱奇艺','哔哔站','优酷','土豆','凤凰卫士']
norm_reviews = reviews[cols]
print(norm_reviews[:1])
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  FILM 爱奇艺 哔哔站 优酷 土豆 凤凰卫士
0 火影      7        6        8    9         8

将这些信息转换成图形

 2）绘制成型的柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import arange
import pandas as pd
reviews = pd.read_csv('3.csv',encoding='gbk')
num_cols = ['爱奇艺','哔哔站','优酷','土豆','凤凰卫士']
norm_reviews = reviews[num_cols]

bar_heights = norm_reviews.ix[0, num_cols].values
print(bar_heights)
bar_positions = arange(5) + 1
print(bar_positions)
fig,ax = plt.subplots()
ax.bar(bar_positions,bar_heights, 0.3)
plt.show()
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 3）加上标题，坐标名称。注意不识别中文

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import arange
import pandas as pd
reviews = pd.read_csv('3.csv',encoding='gbk')
num_cols = ['aiqiyi','哔哔站','优酷','土豆','凤凰卫士']
norm_reviews = reviews[num_cols]

bar_heights = norm_reviews.ix[0, num_cols].values
print(bar_heights)
bar_positions = arange(5) + 1
print(bar_positions)
tick_positions = range(1,6)
fig,ax = plt.subplots()

ax.bar(bar_positions,bar_heights, 0.3)
ax.set_xticks(tick_positions)
ax.set_xticklabels(num_cols,rotation=45)

ax.set_xlabel('source')
ax.set_ylabel('TV')
ax.set_title('ping web')
plt.show()
plt.close()
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 4）横向柱状图。只需要修改这里即可。ax.barh(bar_positions,bar_heights, 0.3)

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import arange
import pandas as pd
reviews = pd.read_csv('3.csv',encoding='gbk')
num_cols = ['aiqiyi','哔哔站','优酷','土豆','凤凰卫士']
norm_reviews = reviews[num_cols]

bar_heights = norm_reviews.ix[0, num_cols].values
print(bar_heights)
bar_positions = arange(5) + 1
print(bar_positions)
tick_positions = range(1,6)
fig,ax = plt.subplots()

ax.barh(bar_positions,bar_heights, 0.3)
ax.set_xticks(tick_positions)
ax.set_xticklabels(num_cols,rotation=45)

ax.set_xlabel('source')
ax.set_ylabel('TV')
ax.set_title('ping web')
plt.show()
plt.close()
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 5）绘制散点图，横坐标是一个网站的评分，纵坐标是另一个网站的评分

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
reviews = pd.read_csv('3.csv',encoding='gbk')
num_cols = ['aiqiyi','哔哔站','优酷','土豆','凤凰卫士']
norm_reviews = reviews[num_cols]
fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter(norm_reviews['aiqiyi'],norm_reviews['哔哔站'])
ax.set_xlabel('Fandango')
ax.set_ylabel('Rotten Tommtoes')

plt.show()
plt.close()
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 6）绘制多条散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
reviews = pd.read_csv('3.csv',encoding='gbk')
num_cols = ['aiqiyi','哔哔站','优酷','土豆','凤凰卫士']
norm_reviews = reviews[num_cols]
fig = plt.figure(figsize=(5,10))

ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)
ax1.scatter(norm_reviews['aiqiyi'],norm_reviews['哔哔站'])
ax1.set_xlabel('Fandango')
ax1.set_ylabel('Rotten Tommtoes')
ax2.scatter(norm_reviews['优酷'],norm_reviews['凤凰卫士'])
ax2.set_xlabel('Fandango')
ax2.set_ylabel('Rotten Tommtoes')

plt.show()
plt.close()
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