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  • Python数据分析笔记

    最近在看Python数据分析这本书,随手记录一下读书笔记。

    工作环境

    本书中推荐了edm和ipython作为数据分析的环境,我还是刚开始使用这种集成的环境,觉得交互方面,比传统的命令行方式提高了不少。

    使用方法

    #edm shell 
    (edm)bash-3.2$ ipython
    Python 2.7.13 |Enthought, Inc. (x86_64)| (default, Mar  2 2017, 08:20:50) 
    Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
    
    IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.
    

    人口数据的例子

    从 github 的网站上下载了美国的人口数据,按照书上的敲代码,到 pivot_table 这里过不去,用 help 查了一下,我这个版本的已经更新了,修改一下后就可以跑了。

    In [7]: import pandas as pd
    In [8]: names1880 = pd.read_csv('yob1880.txt',names=['name','sex','births'])
    In [9]: names1880
    Out[9]: 
               name sex  births
    0          Mary   F    7065
    1          Anna   F    2604
    2          Emma   F    2003
    3     Elizabeth   F    1939
    4        Minnie   F    1746
    5      Margaret   F    1578
    ...
    1998       York   M       5
    1999  Zachariah   M       5
    
    [2000 rows x 3 columns]
    In [10]: names1880.groupby('sex').births.sum()
    Out[10]: 
    sex
    F     90993
    M    110493
    Name: births, dtype: int64
    In [12]: years = range(1880,2011)
    
    In [13]: pieces=[]
    
    In [14]: columns=['name','sex','births']
    
    In [15]: for year in years:
        ...:     path='yob%d.txt' % year
        ...:     frame=pd.read_csv(path,names=columns)
        ...:     frame['year']=year
        ...:     pieces.append(frame)
        ...:     
    
    In [16]: names=pd.concat(pieces,ignore_index=True)
    In [17]: names
    Out[17]: 
                  name sex  births  year
    0             Mary   F    7065  1880
    1             Anna   F    2604  1880
    2             Emma   F    2003  1880
    3        Elizabeth   F    1939  1880
    4           Minnie   F    1746  1880
    1690781  Zyquarius   M       5  2010
    1690782      Zyran   M       5  2010
    1690783      Zzyzx   M       5  2010
    
    [1690784 rows x 4 columns]
    In [25]: total_birth=names.pivot_table('births',index
        ...: ='year',columns='sex',aggfunc=sum)
    In [26]: total_birth.tail()
    Out[26]: 
    sex         F        M
    year                  
    2006  1896468  2050234
    2007  1916888  2069242
    2008  1883645  2032310
    2009  1827643  1973359
    2010  1759010  1898382
    In [27]: total_birth.plot(title="Total births by sex and year")
    Out[27]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11864af50>
    In [31]: import matplotlib.pyplot as plt
    
    In [32]: plt.show()
    

    本文为作者原创,如果您觉得本文对您有帮助,请随意打赏,您的支持将鼓励我继续创作。

    参考资料:
    1、edm
    2、pydata
    3、matplotlib

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8086996.html
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