Python数据分析实战：pandas教程与案例分析

随着数据时代的到来，数据分析已经成为了各行各业必不可少的技能。而Python作为一门被广泛使用的编程语言，因其强大的数据分析库pandas而备受欢迎。本文将介绍pandas的基本用法和一些实战案例分析。

什么是pandas？

pandas是Python中的一个开源数据分析库，提供了强大的数据结构和数据分析工具，具有快速、灵活、易用等特点。它的主要数据结构是Series和DataFrame，可以快速处理结构化数据，支持读写多种格式的数据，如CSV、Excel、SQL等等。

pandas的安装和导入

在使用pandas之前，需要先安装它。可以使用以下命令在命令行中安装：

```
pip install pandas
```

安装完成后，在Python脚本中使用以下语句导入pandas：

```
import pandas as pd
```

Series和DataFrame

Series是pandas中最基本的数据类型，类似于一维数组，可以存储任意类型的数据。它由两个数组构成，一个数组是数据的实际值，另一个数组是数据的索引。例如：

```
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
```

DataFrame是pandas中的一个二维表格数据结构，可以存储多种类型的数据。它由行索引和列索引组成。可以使用以下语句创建DataFrame：

```
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
```

读取、写入数据

pandas支持读写多种格式的数据，如CSV、Excel、SQL等。可以使用以下语句读取CSV文件：

```
df = pd.read_csv('data.csv')
```

可以使用以下语句写入CSV文件：

```
df.to_csv('data.csv', index=False)
```

下面是一个从Excel中读取数据的例子：

```
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
```

数据清洗与转换

数据清洗是数据分析的第一步，可以使用pandas对数据进行清洗和转换。下面是一些常见的数据清洗与转换操作：

- 处理缺失值

缺失值是数据分析中经常遇到的问题，可以使用以下语句检查缺失值：

```
df.isna().sum()
```

使用以下语句填充缺失值：

```
df.fillna(0)
```

- 处理重复值

重复值也是数据分析中常见的问题，可以使用以下语句检查重复值：

```
df.duplicated().sum()
```

使用以下语句删除重复值：

```
df.drop_duplicates(inplace=True)
```

- 数据类型转换

可以使用以下语句将数据类型转换为指定类型：

```
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
```

数据分析案例

本文将以一个电影数据分析案例来介绍pandas的应用。

首先，我们需要导入电影数据，准备好数据后就可以对数据进行分析。首先看一下数据的前几行：

```
df.head()
```

![image-20211229104605047](https://gitee.com/coder-wth/figure-bed/raw/master/img/image-20211229104605047.png)

接下来，我们可以统计不同类型的电影数量：

```
df['genres'] = df['genres'].str.split('|')
genres = df.explode('genres')
genres.groupby('genres')['title'].count().sort_values(ascending=False)
```

![image-20211229105016614](https://gitee.com/coder-wth/figure-bed/raw/master/img/image-20211229105016614.png)

然后，我们可以统计不同年份的电影数量：

```
df['year'] = pd.to_datetime(df['release_date']).dt.year
df.groupby('year')['title'].count().plot(kind='line')
```

![image-20211229105253156](https://gitee.com/coder-wth/figure-bed/raw/master/img/image-20211229105253156.png)

最后，我们可以根据电影评分和票房进行排序，并选出前10部电影：

```
df['weighted_score'] = (df['vote_count'] / (df['vote_count'] + 250) * df['vote_average']) + (250 / (df['vote_count'] + 250) * df['vote_average'].mean())
df.sort_values(['weighted_score', 'revenue'], ascending=False)[['title', 'vote_count', 'vote_average', 'weighted_score', 'revenue']].head(10)
```

![image-20211229105404614](https://gitee.com/coder-wth/figure-bed/raw/master/img/image-20211229105404614.png)

结论

本文介绍了pandas的基本用法和一些实战案例分析，希望对大家学习数据分析有所帮助。pandas是一个强大的数据分析工具，可以快速处理结构化数据，支持读写多种格式的数据。在实际应用中，我们可以使用pandas进行数据清洗、转换和分析，来获取有用的信息，并帮助我们做出更好的决策。