数据获取——》数据清洗——》数据转换——》数据分析

• 通过设置步长，有间隔的取元素
• 通过设置步长为-1，将元素颠倒

数据清洗工具

目前在Python中, numpy和pandas是最主流的工具。

1. Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效；
2. Pandas提供了大量数据清洗的高效方法。

在Python中，尽可能多的使用numpy和pandas中的函数，提高数据清洗的效率

一、Numpy

1.可以通过np.array([1,2,3,4])创建一维数组
2. np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])创建多维数组
3. 可以使用其他函数例如arange、linspace、zeros等创建 np.arange(0,10,1) np.linspace(1,10,10) np.zeros([2,3])
4. 常用方法

• ndim： 查看数组维度
• size：返回数组元素的个数
• dtype：返回数组中元素的类型

5.常用数据清洗函数

• np.sort(x) #从小到大排序
• argsort函数返回数据中从小到大的索引值
• sorted(x,reverse=True) #降序，从大到小
• axis=0 #0表示对列，1表示对行
• np.where(x>3,1,-1) #满足条件的赋值1，反之-1
• np.extract(x>3,x) #只输出满足条件的数据

二、Pandas

1.series序列

• pd.Series([1,2,3,4,5])
• pd.Series([1,2,3,4,5],index=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’],name=‘这是一个series序列’)
• pd.Series[‘北京’:1,‘上海’:2,‘广东’:3,‘深圳’:4,‘浙江’:5]

2.series方法

• series.values
• series.index

3.dataframe



4.dataframe方法

• df.values
  
• df.index
  
• df.columns
  
• df.dtypes
  
• df.ndim
• df.size

三、文件操作(csv)

1.使用read_csv/read_excel方法读取，结果为dataframe格式
2.在读取csv文件时，文件名称尽量是英文
3.读取csv时，注意编码，常用编码为utf-8、gbk 、gbk2312和gb18030等
4.使用to_csv/to_excel方法快速保存

• data.to_csv(‘name.csv’,encoding=‘utf-8’,index=False) #建议用utf-8编码或者中文gbk编码，默认是utf-8编码, index=False表示不写出索引行

数据库文件

1.使用sqlalchemy建立连接
2.pandas中read_sql 函数读入，读取完以后是dataframe格式
3.dataframe的to_sql方法保存
df.to_sql(name, con=engine, if_exists=‘replace/append/fail’,index=False)
name：表名； con：连接；
if_exists：表如果存在怎么处理。三个选项 append代表追加, replace代表删除原表，建立新表，fail代表什么都不干；index=False：不插入索引index
4.建立连接
conn=create_engine(‘mysql+pymysql://root:passward@IP:3306/test01’)
root: 用户名；passward: 密码；IP : 服务器IP，本地电脑用localhost；3306： 端口号； test01 : 数据库名称

四、数据筛选方法

• df.info() #查看数据

• df.head(5) #查看前5行

• df.tail(5) #查看后5行

• df[‘id’] #简单索引

• df[‘id’][1:5] #第二行到第五行

• df[[‘id’,‘name’,‘score’]][:5] #多个变量选择，前5行

• loc与iloc
  loc
  
  iloc
  

   **loc 与 iloc区别**![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/b3d6f3ccad68468cb50c6c40f9313b24.png)
  

五、数据增加和删除

1.增加一列

• df[‘购买者’]=np.where(df[‘buy_mount’]>3,‘高’,‘低’)

2.插入一列

• df.insert(0,‘auction_id’,auction_id)

3.删除一列

• del df[‘auction_id’]

4.drop删除行和列

六、数据修改和查找

1.数据修改

• df.rename(columns={‘user_id’:‘用户ID’,‘birthday’:‘出生日期’,‘gender’:‘性别’},inplace=True) #修改列标签
• df.rename(index={1:‘one’,10:‘ten’},inplace=True) #修改行索引名称
  
  

七、数据整理

数据合并

一般均为纵向合并，即使用concat时,axis =1（0代表横向）；注意join取inner或者outer时，分别代表交集和并集

八、层次化索引

九、数据转换

1.Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式

2.dataframe数据类型如果为datetime64,可以使用dt方法取出年月日等

3.对于时间差数据,可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值

4.时间差数据,可以使用dt方法访问其常用属性