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  • pandas数据分析案例

    1、数据分析步骤

    '''
    数据分析步骤:
        1、先加载数据 pandas.read_cvs("path")
        2、查看数据详情  df.info() ,df.describe() ,df.head()
        3、根据业务获取数据(复杂在此)
        4、展现数据    
    '''

    2、案例

    # coding=utf-8
    #911数据中不同月份不同类型的电话的次数的变化情况
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    #把时间字符串转为时间类型设置为索引
    df = pd.read_csv("./911.csv")
    df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"])
    
    #添加列,表示分类
    temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist()
    cate_list = [i[0] for i in temp_list]
    # print(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1)))
    df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1)))
    
    df.set_index("timeStamp",inplace=True)
    
    print(df.head(1))
    
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
    
    #分组
    for group_name,group_data in df.groupby(by="cate"):
    
        #对不同的分类都进行绘图
        count_by_month = group_data.resample("M").count()["title"]
    
        # 画图
        _x = count_by_month.index
        print(_x)
        _y = count_by_month.values
    
        _x = [i.strftime("%Y%m%d") for i in _x]
    
        plt.plot(range(len(_x)), _y, label=group_name)
    
    
    plt.xticks(range(len(_x)), _x, rotation=45)
    plt.legend(loc="best")
    plt.show()
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ywjfx/p/10843435.html
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