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Python数据分析基础之Pandas（六）数据计算

栏目：Python 系列：Python数据分析系列发布时间：2019-12-10 14:22 浏览量：3838

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本节继续介绍pandas的数据操作,这里介绍数据计算,包括数据的简单计算、数据标准化以及pandas中对日期的处理。最后做一个小实例为pandas做一个综合总结。

这里提供练习的文件：

链接：https://pan.baidu.com/s/1WEmunBN_Wo75EZd1cK6_lA
提取码：3xco

1.数据简单计算（加减乘除）

from pandas import read_csv

df1 = read_csv("../material/i_nuc_sheet3.csv")

jj=df1['解几'].astype(int)
gd = df1['高代'].astype(int)

df1['高代+解几']=jj+gd

print(df1)

2.数据标准化
离差标准化
X* = (x-min)/(max-min)

z-score标准化
X* = (x-u)/a

from pandas import read_csv

df1 = read_csv("../material/i_nuc_sheet3.csv")

#将数分标准化
print(df1['数分'])
#离差标准化
sf_max=df1['数分'].max()
sf_min = df1['数分'].min()
res1 = (df1['数分']-sf_min)/(sf_max-sf_min)

print(res1)


#z-score标准化  适用于最大值和最小值未知的情况
from sklearn import preprocessing
import numpy as np

sf=df1['数分']
res2 = preprocessing.scale(sf)
print(res2)

#z-score是给予原始数据的均值和标准差进行数据的标准化，得到的标准化结果符合正态分布（结果是正态分布中的X值）。

3.数据分组
cut(series,bins,right=True,labels=NULL)
series 需要分组的数据
bins 分组的依据
right 右边是否闭合，即如果80到90为良好，90到100算优秀，right=True,90算良好不算优秀
labels 自定义标签（类别）

from pandas import read_csv
import pandas as pd

df1 = read_csv("../material/i_nuc_sheet3.csv")

bins = [min(df1['解几'])-1,60,70,80,max(df1['解几'])+1]   #这里有5个数，4个区间，所以labels应该也有4个分类
labels = ["不及格","及格","良好","优秀"]
res = pd.cut(df1['解几'],bins,right=False,labels=labels)
print(res)

# 0      及格
# 1     不及格
# 2      及格
# 3      良好
# 4     不及格
# 5      良好
# 6      良好
# 7      及格
# 8      良好
# 9      良好
# 10     及格
# 11     良好
# 12     良好
# 13     良好
# 14     优秀
# 15     良好
# 16     良好
# 17     良好
# 18     良好
# 19     优秀
# 20     良好
# Name: 解几, dtype: category
# Categories (4, object): [不及格 < 及格 < 良好 < 优秀]

# 这个方法中有个坑，必须要先弄清楚最大值最小值，如果你设成 [min(df1['解几'])-1,60,70,80,90,max(df1['解几'])+1]但是，最大值就是84，90比max(df1['解几']+1)大，就会报错

4.日期处理
#字符串日期转为时间对象
to_datetime(series,format="%Y/%m/%d")

#时间抽取
df_dt.dt.year
df_dt.dt.month
df_dt.dt.day
df_dt.dt.second
df_dt.dt.hour
df_dt.dt.minute

这里介绍apply(lambda x:处理逻辑)，相当于js中的map方法，里面传一个回调函数；apply是dataframe和series中的方法

apply(func,axis=0,args=0,**kwds) axis=0按列计算；1是按行计算

from pandas import read_csv
from pandas import to_datetime

df1 = read_csv("../material/rz3.csv")

print(df1)

#字符串日期转为时间对象
df1_dt = to_datetime(df1['date'],format="%Y/%m/%d")
print(df1_dt)

#日期抽取，抽取年月日时分秒
print(df1_dt.dt.year)
print(df1_dt.dt.month)
print(df1_dt.dt.day)
print(df1_dt.dt.weekday)
print(df1_dt.dt.second)
print(df1_dt.dt.hour)

#将时间对象转为字符串
from datetime import datetime

df1_dt_str = df1_dt.apply(lambda x:datetime.strftime(x,"%Y年%m月%d日"))
print(df1_dt_str)

小案例：
material/rz.csv的成绩信息

1.求各科总成绩并按400以下，400到450，450以上分为一般，较好，优秀

2.将各科成绩标准化再汇总再分为一般较好优秀

学号	班级	姓名	性别	英语	体育	军训	数分	高代	解几
2308024241	23080242	成龙	男	76	78	77	40	23	60
2308024244	23080242	周怡	女	66	91	75	47	47	44
2308024251	23080242	张波	男	85	81	75	45	45	60
2308024249	23080242	朱浩	男	65	50	80	72	62	71
2308024219	23080242	封印	女	73	88	92	61	47	46
2308024201	23080242	迟培	男	60	50	89	71	76	71
2308024347	23080243	李华	女	67	61	84	61	65	78
2308024307	23080243	陈田	男	76	79	86	69	40	69
2308024326	23080243	余皓	男	66	67	85	65	61	71
2308024320	23080243	李嘉	女	62	作弊	90	60	67	77
2308024342	23080243	李上初	男	76	90	84	60	66	60
2308024310	23080243	郭窦	女	79	67	84	64	64	79
2308024435	23080244	姜毅涛	男	77	71	缺考	61	73	76
2308024432	23080244	赵宇	男	74	74	88	68	70	71
2308024446	23080244	周路	女	76	80		61	74	80
2308024421	23080244	林建祥	男	72	72	81	63	90	75
2308024433	23080244	李大强	男	79	76	77	78	70	70
2308024428	23080244	李侧通	男	64	96	91	69	60	77
2308024402	23080244	王慧	女	73	74	93	70	71	75
2308024422	23080244	李晓亮	男	85	60	85	72	72	83
2308024201	23080242	迟培	男	60	50	89	71	76	71

from pandas import DataFrame as df,read_csv
import pandas as pd

df1 = read_csv("../material/rz.csv")
print(df1.shape)

#查找重复行并去除
print(df1.duplicated())
df1 = df1.drop_duplicates()

#查看是否有空数据
print(df1.isnull())

#如果数据太多看不到空，可以查看有空数据的列
print(df1.isnull().any())

#空数据填充为0
df1 = df1.fillna(0)
print(df1)

#去除数据两边的空格
df1 = df1.astype(str).apply(lambda x:x.map(str.strip))   #df.apply中，x是series（每一列的series），series再用一次apply或者用map即可遍历到每一个单元格

#将作弊 缺考等字样用0替代
df1 = df1.replace({"作弊":0,"缺考":0})
print(df1)

#copy一份df1先
df2 = df1.copy()

#完成需求一：计算总成绩并分组
df1['总分']=df1['英语'].astype(int)+df1['体育'].astype(int)+df1['数分'].astype(int)+df1['军训'].astype(int)+df1['高代'].astype(int)+df1['解几'].astype(int)
print(df1)

labels=["一般","较好","优秀"]
bins=[min(df1['总分'])-1,400,450,max(df1['总分'])+1]
df1['等级']=pd.cut(df1['总分'],right=False,bins=bins,labels=labels)
print(df1)

#查看df的综合信息
print(df1.describe())

#完成需求二：标准化并分组；PS：必须先对每一科成绩标准化再对标准化的结果相加；而不能得到总分再对总分进行标准化
df_subject = df2.iloc[:,4:]     #获取所有科目的列组成的df(不包含学号,姓名这样的非分数的列)
print(df_subject)
df_subject = df_subject.astype(int)      #所有列转为整型,这样之后才能做标准化计算
df_subject_scale =df_subject.apply(lambda x:x.apply(lambda y:(y-x.min())/(x.max()-x.min())))  #求出每个单元格的标准化
print(df_subject_scale)

df2['scale_sum'] = df_subject_scale.apply(lambda x:x.sum(),axis=1)   #对所有科目的行求和

print(df2)
print(df2['scale_sum'].describe())

bins2 = [df2["scale_sum"].min()-1,3,4,df2["scale_sum"].max()+1]
df2['等级']=pd.cut(df2['scale_sum'],right=False,bins=bins2,labels=labels)
print(df2)

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