目录：
1.数据分析模块
2.数据文件导入
3.图形绘制
4.读取数据并可视化分析
1.数据分析模块
import numpy as nn #一维数组numpy.array([元素1，元素2....，元素n]) x = nn.array(['2','3','d','g']) # print(x) #创建二维数组格式numpy.array([[元素1]，[元素2]....，[元素n]]) y = nn.array([[2,3,4],[4,3,4,],[34,4,2,]]) # print(y) #排序sort() # x.sort() # print(x) # y.sort() # print(y) #取最大值和最小值 # y1 = y.min() # print(y1) #切片:数组[起始下标：最终下表+1] x1 = x[1:3] x2 = x[:2] x3 = x[1:] print(x1,x2,x3) import pandas as pda # Series #indes 索引 # a = pda.Series([8,9,2,1]) b = pda.Series([8,9,2,1],index=['a','b','c','d']) print(s) c = pda.DataFrame([[5,6,4,2],[5,4,2,5],[6,2,5,74]]) 指定列名 d = pda.DataFrame([[5,6,4,2],[5,4,2,5],[6,2,5,74]],columns=['a','b','c','d']) e = pda.DataFrame({ 'a':2, 'b':[6,4,7], 'c':list(str(919)) }) head()调取头部数据，默认5行 d = pda.DataFrame([[5,6,4,2],[5,4,2,5],[6,2,5,74]],columns=['a','b','c','d']) e = d.head(2) print(e) tail()调取尾部收据，默认5行 d = pda.DataFrame([[5,6,4,2],[5,4,2,5],[6,2,5,74]],columns=['a','b','c','d']) f = d.tail(2) print(f) desctibe()统计数据基本情况count元素个数、mean平均数、std标准差、 min列中所有数据中最小值、百分数每一列的分位数、max列中最大值 d = pda.DataFrame([[5,6,4,2],[5,4,2,5],[6,2,5,74]],columns=['a','b','c','d']) g = d.describe() print(g) 数据转置（行列互换） d = pda.DataFrame([[5,6,4,2],[5,4,2,5],[6,2,5,74]],columns=['a','b','c','d']) d1 = d.T print(d1)
2.数据文件导入
import pandas as pd 导入csv文件 i = pd.read_csv('文件路径') # 按照某一列排序 i.sort_values(by='列名') 导入excel文件 j = pd.read_excel('C:/Users/BLX/Desktop/123.xls') print(j) 导入mysql数据库中的数据 import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='hexun') sql = 'select * from myhexun'#查询语句 k = pd.read_sql(sql,conn) 导入html数据 pd.read_html('网页源码路径') 导入文本数据 pd.read_table('路径')
3.图形绘制
import matplotlib.pylab as pyl import numpy as npy 散点图/折线图plot x = [1,2,3,4,8] y = [5,7,2,1,5] 折线图 pyl.plot(x,y)#plot(x轴数据,y轴数据,展现形式(可有可无)) pyl.show() 散点图 pyl.plot(x,y,'o') pyl.show() 颜色 ''' c-cyan-青色 r-red-红色 m-magenta-品红 g-green-绿色 b-blue-蓝色 y-yellow-黄色 k-black-黑色 w-white-白色 ''' pyl.plot(x,y,'oc') 线条样式 ''' -直线 --虚线 -.点直线 :细小虚线 ''' pyl.plot(x,y,'-.') 点的样式 ''' s方形 h六角形 H六角形 *星形 +加好形 x叉形 d菱形 D菱形 p五角形 ''' pyl.plot(x,y,'p') pyl.show() 标题 pyl.plot(x,y) x2 = [1,2,3,5,6,9] y2 = [3,1,5,6,4,2] pyl.plot(x2,y2) pyl.title('show')#主标题 pyl.xlabel('ages')#x轴标题 pyl.ylabel('temp')#y轴标题 pyl.xlim(0,10)#x轴范围 pyl.ylim(0.10)#y轴范围 pyl.show() 随机数的生成 data = npy.random.random_integers(1,20,10) #(最小值,最大值,个数)生成10个1-20之间的随机数 data2 = npy.random.normal(5.0,2.0,10) #(平均数,西格玛,个数)正态分布随机数 正态分布随机数，参考网址:www.mamicode.com/info-detail-507676.html 直方图hist data3 = npy.random.normal(10.0,1.0,1000) pyl.hist(data3) pyl.show() data4 = npy.random.random_integers(1,25,100) pyl.hist(data4) pyl.show() 设置直方图的组距、轮廓 data4 = npy.random.random_integers(1,25,100) sty = npy.arange(2,17,2)#（起始，结束，每条直方图取值间隔） pyl.hist(data4,sty,histtype='stepfilled') #histtype内参数取消图形轮廓 pyl.show() 子图绘制：各区域内分别写内容 data4 = npy.random.random_integers(1,25,100) # 区域1 pyl.subplot(2,2,1)# 拆分n行，拆分n列，当前绘制区域 x1 = [1,2,3,4,5] y1 = [5,2,5,8,9] pyl.plot(x1,y1) 区域2 pyl.subplot(2,2,2) x2 = [1,2,3,4,5] y2 = [5,2,5,8,9] pyl.plot(x2,y2) 区域3 pyl.subplot(2,1,2)# 拆分为2行1列的第二个位置 x3 = [1,2,3,4,5,6,7,8] y3 = [5,2,5,8,9,3,5,8] pyl.plot(x3,y3) pyl.show()
4.读取数据并可视化分析
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pylab as mp data = pd.read_csv('E:/python/123.csv') # data.shape()#返回（行数，列数） data2 = data.T x1 = data2.values[1] # 取[第几行][第几列]的数据 y1 = data2.values[2] mp.plot(x1,y1) mp.show()