目錄
一、 數據分析有關的python庫簡介 (一)numpy
(二)pandas
(三)matplotlib
(四)scipy
(五)statsmodels
(六)scikit-learn
二、 數據的導入和導出
三、 數據篩選
四、 數據描述
五、 數據處理
六、 統計分析
七、 可視化
八、 其它
1.Numpy：Numpy是python科學計算的基礎包，它提供以下功能（不限于此）：(1)快速高效的多維數組對象ndarray (2)用于對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數(3)用于讀寫硬盤上基于數組的數據集的工具(4)線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成(5)用于將C、C++、Fortran代碼集成到python的工具2.pandaspandas提供了使我們能夠快速便捷地處理結構化數據的大量數據結構和函數。pandas兼具Numpy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型數據（如SQL）靈活的數據處理能力。它提供了復雜精細的索引功能，以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。對于金融行業的用戶，pandas提供了大量適用于金融數據的高性能時間序列功能和工具。DataFrame是pandas的一個對象，它是一個面向列的二維表結構，且含有行標和列標。ps.引用一段網上的話說明DataFrame的強大之處：Excel 2007及其以后的版本的最大行數是1048576，最大列數是16384，超過這個規模的數據Excel就會彈出個框框“此文本包含多行文本，無法放置在一個工作表中”。Pandas處理上千萬的數據是易如反掌的事情，同時隨后我們也將看到它比SQL有更強的表達能力，可以做很多復雜的操作，要寫的code也更少。 說了一大堆它的好處，要實際感觸還得動手碼代碼。3.matplotlibmatplotlib是最流行的用于繪制數據圖表的python庫。4.ScipyScipy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合。
5.statsmodels： https://github.com/statsmodels/statsmodels
6.scikit-learn： http://scikit-learn.org/stable/
一.數據導入和導出
（一）讀取csv文件1.本地讀取
import pandas as pd
df \= pd.read\_csv('E:\\\\tips.csv') #根據自己數據文件保存的路徑填寫(p.s. python填寫路徑時，要么使用/，要么使用\\\\)
#輸出：total\_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
5 25.29 4.71 Male No Sun Dinner 4
.. ... ... ... ... ... ... ...
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2
\[244 rows x 7 columns\]
2.網絡讀取
import pandas as pd
data\_url \= "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv" #填寫url讀取
df = pd.read\_csv(data\_url)
#輸出同上，為了節省篇幅這兒就不粘貼了
3.read\_csv詳解功能： Read CSV (comma-separated) file into DataFrame
read\_csv(filepath\_or\_buffer, sep=',', dialect=None, compression='infer', doublequote=True, escapechar=None, quotechar='"', quoting=0, skipinitialspace=False, lineterminator=None, header='infer', index\_col=None, names=None, prefix=None, skiprows=None, skipfooter=None, skip\_footer=0, na\_values=None, true\_values=None, false\_values=None, delimiter=None, converters=None, dtype=None, usecols=None, engine=None, delim\_whitespace=False, as\_recarray=False, na\_filter=True, compact\_ints=False, use\_unsigned=False, low\_memory=True, buffer\_lines=None, warn\_bad\_lines=True, error\_bad\_lines=True, keep\_default\_na=True, thousands=None, comment=None, decimal='.', parse\_dates=False, keep\_date\_col=False, dayfirst=False, date\_parser=None, memory\_map=False, float\_precision=None, nrows=None, iterator=False, chunksize=None, verbose=False, encoding=None, squeeze=False, mangle\_dupe\_cols=True, tupleize\_cols=False, infer\_datetime\_format=False, skip\_blank\_lines=True)
參數詳解：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read\_csv.html(二)讀取Mysql數據假設數據庫安裝在本地，用戶名為myusername,密碼為mypassword,要讀取mydb數據庫中的數據
import pandas as pd
import MySQLdb
mysql\_cn\= MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306,user='myusername', passwd='mypassword', db='mydb')
df \= pd.read\_sql('select \* from test;', con=mysql\_cn)
mysql\_cn.close()
上面的代碼讀取了test表中所有的數據到df中，而df的數據結構為Dataframe。
ps.MySQL教程:http://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html
(三)讀取excel文件
要讀取excel文件還需要安裝xlrd模塊，pip install xlrd即可。
df = pd.read\_excel('E:\\\\tips.xls')
(四)數據導出到csv文件
df.to\_csv('E:\\\\demo.csv', encoding='utf-8', index=False)
#index=False表示導出時去掉行名稱，如果數據中含有中文，一般encoding指定為‘utf-8’
(五)讀寫SQL數據庫
import pandas as pd
import sqlite3
con \= sqlite3.connect('...')
sql \= '...'
df\=pd.read\_sql(sql,con)#help文件
help(sqlite3.connect)
#輸出
Help on built-in function connect in module \_sqlite3:connect(...)connect(database\[, timeout, isolation\_level, detect\_types, factory\])Opens a connection to the SQLite database file \*database\*. You can use":memory:" to open a database connection to a database that resides inRAM instead of on disk.
#############
help(pd.read\_sql)
#輸出
Help on function read\_sql in module pandas.io.sql:read\_sql(sql, con, index\_col\=None, coerce\_float=True, params=None, parse\_dates=None, columns=None, chunksize=None)Read SQL query or database table into a DataFrame.
ps.數據庫的代碼是我直接從網絡上粘貼過來的，沒有測試過是不是可行，先貼上來。
數據庫我還在摸索中，學習心得學習筆記之類的大家可以一起分享23333~
二.提取和篩選需要的數據
（一）提取和查看相應數據 （用的是tips.csv的數據，數據來源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
print df.head() #打印數據前五行
#輸出total\_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
print df.tail() #打印數據后5行
#輸出total\_bill tip sex smoker day time size
239 29.03 5.92 Male No Sat Dinner 3
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2
print df.columns #打印列名
#輸出
Index(\[u'total\_bill', u'tip', u'sex', u'smoker', u'day', u'time', u'size'\], dtype='object')
print df.index #打印行名
#輸出
Int64Index(\[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,...234, 235, 236, 237, 238, 239, 240, 241, 242, 243\],dtype\='int64', length=244)
print df.ix\[10:20, 0:3\] #打印10~20行前三列數據
#輸出total\_bill tip sex
10 10.27 1.71 Male
11 35.26 5.00 Female
12 15.42 1.57 Male
13 18.43 3.00 Male
14 14.83 3.02 Female
15 21.58 3.92 Male
16 10.33 1.67 Female
17 16.29 3.71 Male
18 16.97 3.50 Female
19 20.65 3.35 Male
20 17.92 4.08 Male
#提取不連續行和列的數據，這個例子提取的是第1,3,5行，第2,4列的數據
df.iloc\[\[1,3,5\],\[2,4\]\]
#輸出sex day
1 Male Sun
3 Male Sun
5 Male Sun
#專門提取某一個數據，這個例子提取的是第三行，第二列數據（默認從0開始算哈）
df.iat\[3,2\]
#輸出
'Male'
print df.drop(df.columns\[1, 2\], axis = 1) #舍棄數據前兩列
print df.drop(df.columns\[\[1, 2\]\], axis = 0) #舍棄數據前兩行
#為了節省篇幅結果就不貼出來了哈~
print df.shape #打印維度
#輸出
(244, 7)
df.iloc\[3\] #選取第3行
#輸出1
total\_bill 23.68
tip 3.31
sex Male
smoker No
day Sun
time Dinner
size 2
Name: 3, dtype: objectdf.iloc\[2:4\] #選取第2到第3行
#輸出2total\_bill tip sex smoker day time size
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2df.iloc\[0,1\] #選取第0行1列的元素
#輸出3
1.01
(二)篩選出需要的數據（用的是tips.csv的數據，數據來源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
#example:假設我們要篩選出小費大于$8的數據
df\[df.tip>8\]
#輸出total\_bill tip sex smoker day time size
170 50.81 10 Male Yes Sat Dinner 3
212 48.33 9 Male No Sat Dinner 4
#數據篩選同樣可以用”或“和”且“作為篩選條件，比如
#1
df\[(df.tip>7)|(df.total\_bill>50)\] #篩選出小費大于$7或總賬單大于$50的數據
#輸出total\_bill tip sex smoker day time size
23 39.42 7.58 Male No Sat Dinner 4
170 50.81 10.00 Male Yes Sat Dinner 3
212 48.33 9.00 Male No Sat Dinner 4#2
df\[(df.tip>7)&(df.total\_bill>50)\]#篩選出小費大于$7且總賬單大于$50的數據
#輸出total\_bill tip sex smoker day time size
170 50.81 10 Male Yes Sat Dinner 3
#接上
#假如加入了篩選條件后，我們只關心day和time
df\[\['day','time'\]\]\[(df.tip>7)|(df.total\_bill>50)\]
#輸出day time
23 Sat Dinner
170 Sat Dinner
212 Sat Dinner
三.統計描述（用的是tips.csv的數據，數據來源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
print df.describe() #描述性統計
#輸出 各指標都比較簡單就不解釋了哈total\_bill tip size
count 244.000000 244.000000 244.000000
mean 19.785943 2.998279 2.569672
std 8.902412 1.383638 0.951100
min 3.070000 1.000000 1.000000
25% 13.347500 2.000000 2.000000
50% 17.795000 2.900000 2.000000
75% 24.127500 3.562500 3.000000
max 50.810000 10.000000 6.000000
四.數據處理 (一)數據轉置（用的是tips.csv的數據，數據來源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
print df.T
#output0 1 2 3 4 5 6 7 \\
total\_bill 16.99 10.34 21.01 23.68 24.59 25.29 8.77 26.88
tip 1.01 1.66 3.5 3.31 3.61 4.71 2 3.12
sex Female Male Male Male Female Male Male Male
smoker No No No No No No No No
day Sun Sun Sun Sun Sun Sun Sun Sun
time Dinner Dinner Dinner Dinner Dinner Dinner Dinner Dinner
size 2 3 3 2 4 4 2 4 8 9 ... 234 235 236 237 238 \\
total\_bill 15.04 14.78 ... 15.53 10.07 12.6 32.83 35.83
tip 1.96 3.23 ... 3 1.25 1 1.17 4.67
sex Male Male ... Male Male Male Male Female
smoker No No ... Yes No Yes Yes No
day Sun Sun ... Sat Sat Sat Sat Sat
time Dinner Dinner ... Dinner Dinner Dinner Dinner Dinner
size 2 2 ... 2 2 2 2 3 239 240 241 242 243
total\_bill 29.03 27.18 22.67 17.82 18.78
tip 5.92 2 2 1.75 3
sex Male Female Male Male Female
smoker No Yes Yes No No
day Sat Sat Sat Sat Thur
time Dinner Dinner Dinner Dinner Dinner
size 3 2 2 2 2 \[7 rows x 244 columns\]
(二)數據排序（用的是tips.csv的數據，數據來源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
df.sort\_values(by='tip') #按tip列升序排序
#輸出（為了不占篇幅我簡化了一部分）total\_bill tip sex smoker day time size
67 3.07 1.00 Female Yes Sat Dinner 1
236 12.60 1.00 Male Yes Sat Dinner 2
92 5.75 1.00 Female Yes Fri Dinner 2
111 7.25 1.00 Female No Sat Dinner 1
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
.. ... ... ... ... ... ... ...
214 28.17 6.50 Female Yes Sat Dinner 3
141 34.30 6.70 Male No Thur Lunch 6
59 48.27 6.73 Male No Sat Dinner 4
23 39.42 7.58 Male No Sat Dinner 4
212 48.33 9.00 Male No Sat Dinner 4
170 50.81 10.00 Male Yes Sat Dinner 3\[244 rows x 7 columns\]
(三)缺失值處理 1.填充缺失值(數據來自《利用python進行數據分析》第二章 usagov\_bitly\_data2012-03-16-1331923249.txt，需要的同學可以找我要) import json #python有許多內置或第三方模塊可以將JSON字符串轉換成python字典對象
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
path \= 'F:\\PycharmProjects\\pydata-book-master\\ch02\\usagov\_bitly\_data2012-03-16-1331923249.txt' #根據自己的路徑填寫
records = \[json.loads(line) for line in open(path)\]
frame \= DataFrame(records)
frame\['tz'\]#輸出（為了節省篇幅我刪除了部分輸出結果）
0 America/New\_York
1 America/Denver
2 America/New\_York
3 America/Sao\_Paulo
4 America/New\_York
5 America/New\_York
6 Europe/Warsaw
7
8
9
10 America/Los\_Angeles
11 America/New\_York
12 America/New\_York
13 NaN...
Name: tz, dtype: object
從以上輸出值可以看出數據存在未知或缺失值，接著咱們來處理缺失值。
print frame\['tz'\].fillna(1111111111111) #以數字代替缺失值
#輸出結果（為了節省篇幅我刪除了部分輸出結果）
0 America/New\_York
1 America/Denver
2 America/New\_York
3 America/Sao\_Paulo
4 America/New\_York
5 America/New\_York
6 Europe/Warsaw
7
8
9
10 America/Los\_Angeles
11 America/New\_York
12 America/New\_York
13 1111111111111
Name: tz, dtype: object
print frame\['tz'\].fillna('YuJie2333333333333') #用字符串代替缺失值
#輸出（為了節省篇幅我刪除了部分輸出結果）
0 America/New\_York
1 America/Denver
2 America/New\_York
3 America/Sao\_Paulo
4 America/New\_York
5 America/New\_York
6 Europe/Warsaw
7
8
9
10 America/Los\_Angeles
11 America/New\_York
12 America/New\_York
13 YuJie2333333333333
Name: tz, dtype: object
還有：
print frame\['tz'\].fillna(method='pad') #用前一個數據代替缺失值
print frame\['tz'\].fillna(method='bfill') #用后一個數據代替缺失值
2.刪除缺失值 （數據同上）
print frame\['tz'\].dropna(axis=0) #刪除缺失行
print frame\['tz'\].dropna(axis=1) #刪除缺失列
3.插值法填補缺失值
由于沒有數據，這兒插播一個小知識點：創建一個隨機的數據框
import pandas as pd
import numpy as np
#創建一個6\*4的數據框，randn函數用于創建隨機數
czf\_data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list('ABCD'))
czf\_data
#輸出A B C D
0 0.355690 1.165004 0.810392 -0.818982
1 0.496757 -0.490954 -0.407960 -0.493502
2 -0.202123 -0.842278 -0.948464 0.223771
3 0.969445 1.357910 -0.479598 -1.199428
4 0.125290 0.943056 -0.082404 -0.363640
5 -1.762905 -1.471447 0.351570 -1.546152
好啦，數據就出來了。接著我們用空值替換數值，創造出一個含有空值的DataFrame。
#把第二列數據設置為缺失值
czf\_data.ix\[2,:\]=np.nan
czf\_data
#輸出A B C D
0 0.355690 1.165004 0.810392 -0.818982
1 0.496757 -0.490954 -0.407960 -0.493502
2 NaN NaN NaN NaN
3 0.969445 1.357910 -0.479598 -1.199428
4 0.125290 0.943056 -0.082404 -0.363640
5 -1.762905 -1.471447 0.351570 -1.546152
#接著就可以利用插值法填補空缺值了~
print czf\_data.interpolate()
#輸出A B C D
0 0.355690 1.165004 0.810392 -0.818982
1 0.496757 -0.490954 -0.407960 -0.493502
2 0.733101 0.433478 -0.443779 -0.846465
3 0.969445 1.357910 -0.479598 -1.199428
4 0.125290 0.943056 -0.082404 -0.363640
5 -1.762905 -1.471447 0.351570 -1.546152
(四)數據分組（用的是tips.csv的數據，數據來源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
group = df.groupby('day') #按day這一列進行分組
#1
print group.first()#打印每一組的第一行數據
#輸出total\_bill tip sex smoker time size
day
Fri 28.97 3.00 Male Yes Dinner 2
Sat 20.65 3.35 Male No Dinner 3
Sun 16.99 1.01 Female No Dinner 2
Thur 27.20 4.00 Male No Lunch 4
#2
print group.last()#打印每一組的最后一行數據
#輸出total\_bill tip sex smoker time size
day
Fri 10.09 2.00 Female Yes Lunch 2
Sat 17.82 1.75 Male No Dinner 2
Sun 15.69 1.50 Male Yes Dinner 2
Thur 18.78 3.00 Female No Dinner 2
(五)值替換
import pandas as pd
import numpy as np
#首先創造一個Series（沒有數據情況下的福音233）
Series = pd.Series(\[0,1,2,3,4,5\])
#輸出
Series
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
dtype: int64
#數值替換，例如將0換成10000000000000
print Series.replace(0,10000000000000)
#輸出
0 10000000000000
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
dtype: int64
#列和列的替換同理
print Series.replace(\[0,1,2,3,4,5\]，\[11111,222222,3333333,44444,55555,666666\])
#輸出
0 11111
1 222222
2 3333333
3 44444
4 55555
5 666666
dtype: int64
五.統計分析
(一)t檢驗
1.獨立樣本t檢驗
兩獨立樣本t檢驗就是根據樣本數據對兩個樣本來自的兩獨立總體的均值是否有顯著差異進行推斷；進行兩獨立樣本t檢驗的條件是，兩樣本的總體相互獨立且符合正態分布。
開始找不到合適的數據，我就在網上隨便摘抄了個spss做獨立樣本t檢驗的實例數據作為例子大家暫時看著吧找到合適的例子再給大家舉~
數據如下，我將數據保存為本地xlsx格式：
group data
0 1 34
1 1 37
2 1 28
3 1 36
4 1 30
5 2 43
6 2 45
7 2 47
8 2 49
9 2 39
import pandas as pd
from scipy.stats import ttest\_ind
IS\_t\_test \= pd.read\_excel('E:\\\\IS\_t\_test.xlsx')
Group1 \= IS\_t\_test\[IS\_t\_test\['group'\]==1\]\['data'\]
Group2 \= IS\_t\_test\[IS\_t\_test\['group'\]==2\]\['data'\]
print ttest\_ind(Group1,Group2)#輸出
(-4.7515451390104353, 0.0014423819408438474)
輸出結果的第一個元素為t值，第二個元素為p-value
ttest_ind默認兩組數據方差齊性的，如果想要設置默認方差不齊，可以設置equal_var=False
print ttest\_ind(Group1,Group2,equal\_var=True)
print ttest\_ind(Group1,Group2,equal\_var=False)
#輸出
(-4.7515451390104353, 0.0014423819408438474)
(\-4.7515451390104353, 0.0014425608643614844)
2.配對樣本t檢驗
同樣找不到數據，讓我們暫且假設上邊獨立樣本是配對樣本吧，使用同樣的數據。
import pandas as pd
from scipy.stats import ttest\_rel
IS\_t\_test \= pd.read\_excel('E:\\\\IS\_t\_test.xlsx')
Group1 \= IS\_t\_test\[IS\_t\_test\['group'\]==1\]\['data'\]
Group2 \= IS\_t\_test\[IS\_t\_test\['group'\]==2\]\['data'\]
print ttest\_rel(Group1,Group2)#輸出
(-5.6873679190073361, 0.00471961872448184)
同樣的，輸出結果的第一個元素為t值，第二個元素為p-value。
(二)方差分析
1.單因素方差分析
這里依然沿用t檢驗的數據
import pandas as pd
from scipy import stats
IS\_t\_test \= pd.read\_excel('E:\\\\IS\_t\_test.xlsx')
Group1 \= IS\_t\_test\[IS\_t\_test\['group'\]==1\]\['data'\]
Group2 \= IS\_t\_test\[IS\_t\_test\['group'\]==2\]\['data'\]
w,p \= stats.levene(\*args)
#levene方差齊性檢驗。levene(\*args, \*\*kwds) Perform Levene test for equal variances.如果p<0.05，則方差不齊
print w,p
#進行方差分析
f,p = stats.f\_oneway(\*args)
print f,p#輸出
(0.019607843137254936, 0.89209916055865535)
22.5771812081 0.00144238194084
2.多因素方差分析
數據是我從網上找的多因素方差分析的一個例子，研究區組和營養素對體重的影響。我做成了excel文件，需要的同學可以問我要哈~做多因素方差分析需要加載statsmodels模塊，如果電腦沒有安裝可以pip install一下。
#數據導入
import pandas as pd
MANOVA\=pd.read\_excel('E:\\\\MANOVA.xlsx')
MANOVA
#輸出（為了節省篇幅刪掉了中間部分的輸出結果） id nutrient weight
0 1 1 50.1
1 2 1 47.8
2 3 1 53.1
3 4 1 63.5
4 5 1 71.2
5 6 1 41.4
.......................
21 6 3 38.5
22 7 3 51.2
23 8 3 46.2
#多因素方差分析
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova\_lm
formula \= 'weight~C(id)+C(nutrient)+C(id):C(nutrient)'
anova\_results \= anova\_lm(ols(formula,MANOVA).fit())
print anova\_results
#outputdf sum\_sq mean\_sq F PR(>F)
C(id) 7 2.373613e+03 339.087619 0 NaN
C(nutrient) 2 1.456133e+02 72.806667 0 NaN
C(id):C(nutrient) 14 3.391667e+02 24.226190 0 NaN
Residual 0 8.077936e-27 inf NaN NaN
也許數據選得不對，p-value全是空值23333，待我找個好點兒的數據再做一次多因素方差分析。
3.重復測量設計的方差分析（單因素） ********待完善
重復測量設計是對同一因變量進行重復測度，重復測量設計的方差分析可以是同一條件下進行的重復測度，也可以是不同條件下的重復測量。
代碼和多因素方差分析一樣，思路不一樣而已~但我還找不到多因素方差分析合適的數據所以這兒就先不寫了2333
4.混合設計的方差分析 ********待完善
#########統計學學得好的同學們，教教我吧。。
(三)卡方檢驗
卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趨于符合，若兩個值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。（from 百度百科2333）
1.單因素卡方檢驗
數據源于網絡，男女化妝與不化妝人數的理論值與實際值。
import numpy as np
from scipy import stats
from scipy.stats import chisquare
observed \= np.array(\[15,95\])#觀測值：110學生中化妝的女生95人，化妝的男生15人
expected = np.array(\[55,55\])
#理論值：110學生中化妝的女生55人，化妝的男生55人
chisquare(observed,expected)
#output
(58.18181818181818, 2.389775628860044e-14)
2.多因素卡方檢驗*****正在研究中，學會了完善這一塊~
(四)計數統計（用的數據為tips.csv）
#example：統計性別
count = df\['sex'\].value\_counts()
#輸出
print count
Male 157
Female 87
Name: sex, dtype: int64
(五)回歸分析 *****待學習： 數據擬合，廣義線性回歸。。。。等等
六.可視化
我覺得吧，其實看著excel就可以實現的功能為何那么復雜，excel確實夠通用夠便捷，但是處理很大數據量的話也許吃不消吧。學學python繪圖也不賴，而且講真，有的成效真的挺好看的。
(一)Seaborn
我學數據分析可視化是從學習Seaborn入門的，Seaborn是基于matplotlib的Python可視化庫，剛開始便接觸matplotlib難免有些吃力，參數多且難理解，但是慢慢來總會學會的。還有關鍵的一點是，seaborn畫出來的圖好好看。。
#基礎導入
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
#小費數據真的挺好的，這兒用tips作為example
tips = sns.load\_dataset('tips') #從網絡環境導入數據tips 1.lmplot函數
lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, size=5, aspect=1, markers=‘o’, sharex=True, sharey=True, hue_order=None, col_order=None, row_order=None, legend=True, legend_out=True, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci=‘ci’, scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=False, x_jitter=None, y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None)
功能：Plot data and regression model fits across a FacetGrid.
下面就不同的例子，對lmplot的參數進行解釋
例子1. 畫出總賬單和小費回歸關系圖
用到了lmplot(x, y, data,scatter_kws）
x,y,data一目了然這兒就不多解釋了，scatter_kws和line_kws的官方解釋如下：
{scatter,line}_kws : dictionarie
Additional keyword arguments to pass to plt.scatter and plt.plot.
scatter為點，line為線。其實就是用字典去限定點和線的各種屬性，如例子所示，散點的顏色為灰石色，線條的顏色為印度紅，成像效果就是這樣點線顏色分離，展現效果很好。大家也可以換上自己想要的圖片屬性。
sns.lmplot("total\_bill", "tip", tips,scatter\_kws={"marker": ".", "color": "slategray"},line\_kws={"linewidth": 1, "color": "indianred"}).savefig('picture2')
另外：顏色還可以使用RGB代碼，具體對照表可以參考這個網站，可以自己搭配顏色：
http://www.114la.com/other/rgb.htm
marker也可以有多種樣式，具體如下：
. Point marker
, Pixel marker
o Circle marker
v Triangle down marker
^ Triangle up marker
< Triangle left marker
> Triangle right marker
1 Tripod down marker
2 Tripod up marker
3 Tripod left marker
4 Tripod right marker
s Square marker
p Pentagon marker
* Star marker
h Hexagon marker
H Rotated hexagon D Diamond marker
d Thin diamond marker
| Vertical line (vlinesymbol) marker
_ Horizontal line (hline symbol) marker
- Plus marker
x Cross (x) marker
sns.lmplot("total\_bill", "tip", tips,scatter\_kws\={"marker": ".","color":"#FF7F00"},line\_kws\={"linewidth": 1, "color": "#BF3EFF"}).savefig('s1') ps.我修改maker屬性不成功不知為何，求解答
例子2.用餐人數(size)和小費(tip)的關系圖
官方解釋：
x_estimator : callable that maps vector -> scalar, optional
Apply this function to each unique value of x and plot the resulting estimate. This is useful when x is a discrete variable. If x_ci is not None, this estimate will be bootstrapped and a confidence interval will be drawn.
大概解釋就是：對擁有相同x水平的y值進行映射
plt.figure()
sns.lmplot('size', 'tip', tips, x\_estimator= np.mean).savefig('picture3')
{x,y}_jitter : floats, optional
Add uniform random noise of this size to either the
xoryvariables. The noise is added to a copy of the data after fitting the regression, and only influences the look of the scatterplot. This can be helpful when plotting variables that take discrete values.
jitter是個很有意思的參數, 特別是處理靶數據的overlapping過于嚴重的情況時, 通過增加一定程度的噪聲(noise)實現數據的區隔化, 這樣原始數據是若干 點簇 變成一系列密集鄰近的點群. 另外, 有的人會經常將
rug與jitter結合使用. 這依人吧.對于橫軸取離散水平的時候, 用x_jitter可以讓數據點發生水平的擾動.但擾動的幅度不宜過大。
sns.lmplot('size', 'tip', tips, x\_jitter=.15).savefig('picture4')
seaborn還可以做出xkcd風格的圖片，還挺有意思的
with plt.xkcd():sns.color\_palette('husl', 8)sns.set\_context('paper')sns.lmplot(x\='total\_bill', y='tip', data=tips, ci=65).savefig('picture1')
with plt.xkcd():sns.lmplot('total\_bill', 'tip', data=tips, hue='day')plt.xlabel('hue = day')plt.savefig('picture5')
with plt.xkcd():sns.lmplot('total\_bill', 'tip', data=tips, hue='smoker')plt.xlabel('hue = smoker')plt.savefig('picture6')
sns.set\_style('dark')
sns.set\_context('talk')
sns.lmplot('size', 'total\_bill', tips, order=2)
plt.title('\# poly order = 2')
plt.savefig('picture7')
plt.figure()
sns.lmplot('size', 'total\_bill', tips, order=3)
plt.title('\# poly order = 3')
plt.savefig('picture8')
sns.jointplot("total\_bill", "tip", tips).savefig('picture9')
需要更多學習籽料和項目實戰源碼請掃下方👇↓↓↓獲取！！！
如有侵權，請聯系刪除。
