為什么選擇Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

Python是一門動態(tài)的、面向?qū)ο蟮哪_本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強(qiáng)，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為“偽代碼”，它可以使你只關(guān)心完成什么樣的工作任務(wù)，而不是糾結(jié)于Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有非常多優(yōu)秀的庫，可以用于數(shù)據(jù)分析及其他領(lǐng)域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數(shù)據(jù)平臺Hadoop具有很好的兼容性。因此，學(xué)習(xí)Python對于有志于向大數(shù)據(jù)分析崗位發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來說，是一件非常節(jié)省學(xué)習(xí)成本的事。

Python的眾多優(yōu)點(diǎn)讓它成為最受歡迎的程序設(shè)計(jì)語言之一，國內(nèi)外許多公司也已經(jīng)在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

簡單且有用的Python數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)代碼

經(jīng)過這個月的python數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，總結(jié)了一些經(jīng)驗(yàn)，同時也收獲了一些大佬的優(yōu)秀博客，感興趣的可以觀看我的收藏夾，廢話不多說，直接進(jìn)入正題。

數(shù)據(jù)分析大致分為數(shù)據(jù)處理，模型建立，模型測試這3部，這篇文章主要是講解對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

為了對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，首先要了解學(xué)習(xí)python的熊貓庫pandas，下面是一些基礎(chǔ)簡單的操作方法，python調(diào)用方法如下

import pandas as pd

python通過pandas讀取csv文件的方法

df= pd.read_csv("xxx.csv")
#輸出文件內(nèi)容前五列
print(df.head())
#輸出csv所有內(nèi)容
print(df)

查看csv某列數(shù)據(jù)的方法

pandas.read_csv(‘file_name.csv', usecols = [0,1,2,3]) 
#簡單方法
df["屬性列名稱"]

pandas刪除csv數(shù)據(jù)某些列的方法

droplabels= ['x_cat4','x_cat5','x_cat8','x_cat9']
data=df.drop(droplabels,axis=1)

pandas對NAN數(shù)據(jù)清洗的方法

#將表格中含有nan數(shù)值的列進(jìn)行刪除，返回非空數(shù)據(jù)和索引值的Series
df.dropna()
'''
dropna(axis=0,how='any',thresh=None)，how參數(shù)可選的值為any或者all.all僅在切片元素全為NA時才拋棄該行(列)。thresh為整數(shù)類型，eg:thresh=3,那么一行當(dāng)中至少有三個NA值時才將其保留。
'''
data.fillna(0)                      #將nan替換為0
print(data.fillna(data.mean()))     ### 用每列特征的均值填充缺失數(shù)據(jù)
print(data.fillna(data.median()))    ### 用每列特征的中位數(shù)填充缺失數(shù)據(jù)
print(data.fillna(method='bfill'))   ### 用相鄰后面（back）特征填充前面空值
print(data.fillna(method='pad'))     ### 用相鄰前面特征填充后面空值
#參考博客:https://blog.csdn.net/qq_21840201/article/details/81008566

pandas對csv文件數(shù)據(jù)的更改的方法

#更改某列屬性數(shù)值和類型
df = df[df['漲跌幅']!='None']
df['漲跌幅'] = df['漲跌幅'].astype(np.float64)
df = pd.DataFrame(a, dtype='float') #數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化
#參考鏈接：http://www.45fan.com/article.php?aid=19070771581800099094144284
#對數(shù)據(jù)全部遍歷讀取并更改，參考如下
for i in df.index:
    df["id1"][i]=1

pandas的iloc的使用方法和作用

X = df.iloc[:, data.columns != 'label']  # 取出不包括 label其他的列

df.iloc[:3, :2]           #使用.iloc ，我們只選擇了.iloc的前3行和2列

計(jì)算某列元素?cái)?shù)量的方法

sum= len(data[data.label == 'BENIGN']) #計(jì)算BENIGN的數(shù)量
len(df)       

pandas對文件進(jìn)行保存的方法

#df為要保存的數(shù)據(jù)，xxx.csv為保存的文件
df.to_csv('xxx.csv', index=False, sep=',')

以上是pandas對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的簡單功能，其中含有一些參考學(xué)習(xí)的博客，感興趣的同學(xué)可以觀看學(xué)習(xí)。有了這些基礎(chǔ)知識，我們才能對數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，接下來就是如何使用的問題了，下面講解簡單的套路。

1.首先觀察數(shù)據(jù)，通過代碼檢測每一列的數(shù)據(jù)類型再進(jìn)行考察，檢測是否存在NAN值，可以刪除該列，也可根據(jù)情況進(jìn)行數(shù)值的變動。

2.數(shù)據(jù)集中可能存在部分列屬性為time屬性，一般不要直接將該列刪除，可通過將其轉(zhuǎn)化為浮點(diǎn)類型

3.字符串類型向數(shù)值類型的轉(zhuǎn)換，部分字符串需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換，這個就視情況而定了。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python數(shù)據(jù)分析代碼內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！