為了便于分析，我們將使用Python中的panda庫。因此，如果您還沒有安裝這個(gè)庫，請?jiān)诿钐崾痉惺褂靡韵麓a之一來安裝panda:

此外，我假定您已經(jīng)對Python和pandas庫有了基本的了解。但是不用擔(dān)心，如果你還沒有接觸到上面的任何一個(gè)，我們將從頭到尾進(jìn)行詳細(xì)介紹。

我們的數(shù)據(jù)集

為了能夠使用上述技術(shù)，我們需要數(shù)據(jù)。我們可以導(dǎo)入csv文件或excel文件，但現(xiàn)在我們只需要用pandas簡單地創(chuàng)建一個(gè)小數(shù)據(jù)集。

以下代碼將生成一個(gè)pandas數(shù)據(jù)框。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': ['A1', 'A1', 'B1', 'B1', 'C1', 'C1', 'D1', 'D1'],
 'Value': [100, 120, 90, 80, 140, 30, 60, 210],
 'Date': pd.date_range('20190407', periods=8)})

這里顯示以下數(shù)據(jù)框。

如上所述，你可以看到ID，Value和Date。

1 基本的過濾

我們已經(jīng)加載了pandas庫和創(chuàng)建了數(shù)據(jù)集，我們開始第一個(gè)技術(shù)。當(dāng)你想基于列的值獲得數(shù)據(jù)的子集時(shí)，我們在談?wù)撨^濾數(shù)據(jù)。

在pandas我們有多種方式做這個(gè)事情，現(xiàn)在我們看一下最常用的方式。

1. 用[]的布爾索引

2. 用.loc的布爾索引

用[]過濾數(shù)據(jù)如下

在pandas中的過濾邏輯是將條件傳遞給方括號之間的DataFrame.

df[condition]

給我們輸出如下結(jié)果

用.loc過濾

正如所料，它給出了相同的輸出，因?yàn)槲覀儜?yīng)用了相同的過濾器。

哪個(gè)更適合使用?對于基本過濾器，正如我們上面看到的，沒有區(qū)別或首選項(xiàng)，這取決于您更喜歡哪種代碼語法。但是，當(dāng)您想應(yīng)用更高級的數(shù)據(jù)選擇時(shí)，.loc提供了這一功能，并且可以執(zhí)行更復(fù)雜的選擇和切片。但現(xiàn)在不用擔(dān)心。

2 基于條件過濾

我們使用了第一個(gè)過濾器，非常直接。但是假設(shè)你想應(yīng)用一個(gè)有多個(gè)條件的過濾器。我們?nèi)绾卧趐andas做到這一點(diǎn)?為此，我們研究了Python操作符。

2.1 &操作符

例如，您希望過濾ID等于C1且值大于100的所有行。

要應(yīng)用這個(gè)過濾器，我們必須用&運(yùn)算符連接兩個(gè)條件。這看起來像這樣:

# Filtering with multiple conditions '&' operator
df[(df['ID'] == 'C1') & (df['Value'] > 100)]

并將返回以下輸出:

正如預(yù)期的那樣，我們返回一行，因?yàn)橹挥羞@一行滿足我們在過濾器中設(shè)置的條件。

2.2 |操作符

Python中的|操作符代表or，如果滿足其中一個(gè)條件，則返回True。

我們可以通過應(yīng)用以下過濾器來顯示這一點(diǎn):給出日期晚于2019-04-10或值大于100的所有行。

在Python代碼中，它看起來像這樣:

并將返回以下輸出:

正如預(yù)期的那樣，返回的所有行都具有大于100的值，或者日期在2019-04-10之后。

3 聚合

有時(shí)需要聚合數(shù)據(jù)，以便創(chuàng)建特定的視圖或進(jìn)行一些計(jì)算。在pandas中，我們使用groupby。

那么groupby到底是什么呢?如果我們引用pandas文檔:

我們所說的“分組”是指涉及下列一項(xiàng)或多項(xiàng)步驟的程序:

根據(jù)一些標(biāo)準(zhǔn)將數(shù)據(jù)分成若干組。

獨(dú)立地對每個(gè)組應(yīng)用一個(gè)函數(shù)。

將結(jié)果組合成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

基本上，它是根據(jù)一些指標(biāo)，將數(shù)據(jù)分組，讓你自己對這些組做一些操作。

3.1 Groupby 獲得總和

讓我們看一個(gè)例子。假設(shè)我們想要基于ID得到每個(gè)組的value的總值。這就像下面的Python代碼:

# Get the total value of each group based on ID
df.groupby('ID', as_index=False)['Value'].sum()

將為我們提供以下結(jié)果

所以如果我們再看看我們的DataFrame，我們可以看到這是正確的:

例如ID A1的總value是100 120 = 220，這是正確的。

Groupby:獲得最大日期

pandas提供了一個(gè)大范圍的函數(shù)，您可以在使用groupby之后對您的組使用這些函數(shù)。讓我們再看一個(gè)。例如，我們可以使用.max()函數(shù)獲得每個(gè)組的最大日期。

就像這樣

輸出結(jié)果如下：

4 連接

連接是基于一個(gè)公共列以并排的方式組合兩個(gè)數(shù)據(jù)框。大多數(shù)情況這些列被當(dāng)做主鍵列。

join這個(gè)術(shù)語起源于數(shù)據(jù)庫語言SQL，之所以需要它，是因?yàn)镾QL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)建模大多是通過關(guān)系建模來完成的。

連接有很多類型，您的輸出將基于執(zhí)行的連接類型。由于這是一個(gè)入門教程，我們將介紹最常見的一個(gè):inner join。在本系列后面的部分中，我們將研究更復(fù)雜的連接。

內(nèi)部連接來自韋恩圖表示兩個(gè)集合的交集部分。因此，當(dāng)我們將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)時(shí)，內(nèi)部連接將返回兩個(gè)數(shù)據(jù)框中都存在的行。

4.1 我們的數(shù)據(jù)集

因?yàn)槲覀兿牒喜蓚€(gè)數(shù)據(jù)框，所以我們將創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)。這兩個(gè)虛構(gòu)的數(shù)據(jù)集表示customer主表和orders表。

使用下面的代碼，我們創(chuàng)建了兩個(gè)新的數(shù)據(jù)框:

# Dataset 1 - Customer Table
dfA = pd.DataFrame({'Customer_ID':[1, 2, 3, 4, 5],
 'Name': ['GitHub', 'Medium', 'Towardsdatascience', 'Google', 'Microsoft'],
 'City': ['New York', 'Washington', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'San Francisco']})
# Dataset 2 - Orders 
dfB = pd.DataFrame({'Order_ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
 'Order_date': pd.date_range('20190401', periods=7),
 'Amount':[440, 238, 346, 637, 129, 304, 892],
 'Customer_ID':[4, 3, 4, 1, 2, 5, 5]})

它們看起來像這樣:

因此，我們要對新數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯分析，得到orders表中每個(gè)訂單表的客戶名稱和城市。這是一個(gè)典型的連接問題，按行匹配兩個(gè)dataframes，并用更多的列充實(shí)數(shù)據(jù)。在本例中，鍵列是Customer_ID。

在pandas中，我們使用merge方法進(jìn)行連接。我們將把以下參數(shù)傳遞給這個(gè)方法:

• 您想加入哪個(gè)數(shù)據(jù)框(dfA、dfB)。

• 關(guān)鍵列是什么(Customer_ID)。

• 您希望執(zhí)行哪種類型的連接(內(nèi)部連接)。

在merge方法中，我們可以使用的參數(shù)比上面列出的更多，但目前這些參數(shù)已經(jīng)足夠了。

我們想要執(zhí)行的合并在pandas中看起來如下:

正如我們所期望的，name和city列被添加到每個(gè)對應(yīng)的customer_ID旁邊。

以上就是本部分的內(nèi)容:使用Python，每個(gè)數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該知道的基本數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

最后檸檬為大家準(zhǔn)備了一些python的學(xué)習(xí)教程分享，希望可以幫助到大家。

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