資料分析---《Python for Data Analysis》學習筆記【01】
阿新 • • 發佈：2018-11-13
《Python for Data Analysis》一書由Wes Mckinney所著，中文譯名是《利用Python進行資料分析》。這裡記錄一下學習過程，其中有些方法和書中不同，是按自己比較熟悉的方式實現的。
第一個例項：1.usa.gov data from bit.ly
簡介：2011年，URL縮短服務bit.ly和美國政府網站usa.gov合作，提供了一份從生成.gov或.mil短連結使用者那裡收集來的匿名資料。
資料下載地址：https://github.com/wesm/pydata-book/blob/2nd-edition/datasets/bitly_usagov/example.txt
準備工作：匯入pandas和matplotlib，因為需要讀取JSON格式的檔案，因此這裡還需要匯入json模組
import pandas as pd import json import matplotlib.pyplot as plt fig,ax=plt.subplots()
首先，讀取檔案： （讀取example檔案後，file為由字串組成的列表，然後我們再用jason模組將file轉換成JSON格式）
with open (r"...\example.txt") as f: file=f.readlines() records=[json.loads(line) for line in file]
注：
json.load()是用來讀取檔案的
json.loads()是用來讀取字串的
看一下records的前5項：
[{'a': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.78 Safari/535.11', 'c': 'US', 'nk': 1, 'tz': 'America/New_York', 'gr': 'MA', 'g': 'A6qOVH
可以看到，records是由字典組成的列表，字典由key和value組成。每一個使用者資訊是一個字典，每一個字典的key代表一個特徵，比如說tz就是時間區域。
接下來把records轉換成pandas的DataFrame格式：
data=pd.DataFrame(records)
來看一下data的前5行：
_heartbeat_ a \ 0 NaN Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... 1 NaN GoogleMaps/RochesterNY 2 NaN Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT ... 3 NaN Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_6_8)... 4 NaN Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... al c cy g gr h hc \ 0 en-US,en;q=0.8 US Danvers A6qOVH MA wfLQtf 1.331823e+09 1 NaN US Provo mwszkS UT mwszkS 1.308262e+09 2 en-US US Washington xxr3Qb DC xxr3Qb 1.331920e+09 3 pt-br BR Braz zCaLwp 27 zUtuOu 1.331923e+09 4 en-US,en;q=0.8 US Shrewsbury 9b6kNl MA 9b6kNl 1.273672e+09 hh kw l ll nk \ 0 1.usa.gov NaN orofrog [42.576698, -70.954903] 1.0 1 j.mp NaN bitly [40.218102, -111.613297] 0.0 2 1.usa.gov NaN bitly [38.9007, -77.043098] 1.0 3 1.usa.gov NaN alelex88 [-23.549999, -46.616699] 0.0 4 bit.ly NaN bitly [42.286499, -71.714699] 0.0 r t \ 0 http://www.facebook.com/l/7AQEFzjSi/1.usa.gov/... 1.331923e+09 1 http://www.AwareMap.com/ 1.331923e+09 2 http://t.co/03elZC4Q 1.331923e+09 3 direct 1.331923e+09 4 http://www.shrewsbury-ma.gov/selco/ 1.331923e+09 tz u 0 America/New_York http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22415991 1 America/Denver http://www.monroecounty.gov/etc/911/rss.php 2 America/New_York http://boxer.senate.gov/en/press/releases/0316... 3 America/Sao_Paulo http://apod.nasa.gov/apod/ap120312.html 4 America/New_York http://www.shrewsbury-ma.gov/egov/gallery/1341...
每一個使用者是一行，每一個特徵為一列。
假如我們想知道哪個地區的使用者最多，該怎麼做呢？
思路：提取tz（時間區域）這一列（當然不要忘了去除NA值和空值），然後用計數函式統計每個時間區域的數量。
time_zone=data['tz'] #提取tz列 time_zone_data=time_zone[time_zone!=''] #去除空值 time_zone_data=time_zone_data.dropna() #再去除無效值 time_zone_counts=time_zone_data.value_counts() #計數
讓我們看一下前10位的時間區域：
America/New_York 1251 America/Chicago 400 America/Los_Angeles 382 America/Denver 191 Europe/London 74 Asia/Tokyo 37 Pacific/Honolulu 36 Europe/Madrid 35 America/Sao_Paulo 33 Europe/Berlin 28 Name: tz, dtype: int64
可以看到，美國紐約的使用者最多，美國芝加哥其次。。。
用圖畫出來：
ax.barh(range(10), time_zone_counts[:10]) ax.set_yticks(range(10)) ax.set_yticklabels(time_zone_counts[:10].index.values)
讓我們再來看一下data檔案，可以看到，a這一列包含使用者使用的瀏覽器、計算機系統等資訊。同理，我們也可以把使用者使用哪種瀏覽器最多統計出來。
首先，提取a這一列，清洗資料，由於瀏覽器資料是a這一列的其中一部分，因此把提取出的a這一列資訊分隔開，提取其首項資料，也就是瀏覽器資料，然後用計數函式統計每個瀏覽器的數量。
browser=data['a'].dropna() browser_data=pd.Series([i.split()[0] for i in browser]) browser_counts=browser_data.value_counts()
來看一下前10位的瀏覽器：
Mozilla/5.0 2594 Mozilla/4.0 601 GoogleMaps/RochesterNY 121 Opera/9.80 34 TEST_INTERNET_AGENT 24 GoogleProducer 21 Mozilla/6.0 5 BlackBerry8520/5.0.0.681 4 Dalvik/1.4.0 3 BlackBerry8520/5.0.0.592 3 dtype: int64
上面說到，a這一列還包含有使用者的計算機系統資訊，如果我們想知道使用Windows系統和不使用Windows系統的使用者分別是多少（按時區劃分），該如何做呢？
首先，對資料進行清洗，提取a和tz列的有效值和非空值：
data=data[data['a'].notnull()] #提取a列有效值 data=data[data['tz'].notnull()] #提取tz列有效值 data=data[data['tz']!=''] #提取tz列非空值
然後，用numpy的where函式來對資料進行分類：
import numpy as np data["operating_system"]=np.where(data['a'].str.contains("Windows"),"Windows","Not Windows") #如果a這一列包含有Windows字樣，則使用者使用Windows系統
現在再來看一下data資料的前5行：
_heartbeat_ a \ 0 NaN Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... 1 NaN GoogleMaps/RochesterNY 2 NaN Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT ... 3 NaN Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_6_8)... 4 NaN Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... al c cy g gr h hc \ 0 en-US,en;q=0.8 US Danvers A6qOVH MA wfLQtf 1.331823e+09 1 NaN US Provo mwszkS UT mwszkS 1.308262e+09 2 en-US US Washington xxr3Qb DC xxr3Qb 1.331920e+09 3 pt-br BR Braz zCaLwp 27 zUtuOu 1.331923e+09 4 en-US,en;q=0.8 US Shrewsbury 9b6kNl MA 9b6kNl 1.273672e+09 hh kw l ll nk \ 0 1.usa.gov NaN orofrog [42.576698, -70.954903] 1.0 1 j.mp NaN bitly [40.218102, -111.613297] 0.0 2 1.usa.gov NaN bitly [38.9007, -77.043098] 1.0 3 1.usa.gov NaN alelex88 [-23.549999, -46.616699] 0.0 4 bit.ly NaN bitly [42.286499, -71.714699] 0.0 r t \ 0 http://www.facebook.com/l/7AQEFzjSi/1.usa.gov/... 1.331923e+09 1 http://www.AwareMap.com/ 1.331923e+09 2 http://t.co/03elZC4Q 1.331923e+09 3 direct 1.331923e+09 4 http://www.shrewsbury-ma.gov/selco/ 1.331923e+09 tz u \ 0 America/New_York http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22415991 1 America/Denver http://www.monroecounty.gov/etc/911/rss.php 2 America/New_York http://boxer.senate.gov/en/press/releases/0316... 3 America/Sao_Paulo http://apod.nasa.gov/apod/ap120312.html 4 America/New_York http://www.shrewsbury-ma.gov/egov/gallery/1341... operating_system 0 Windows 1 Not Windows 2 Windows 3 Not Windows 4 Windows
可以看到，已經出現了對應的作業系統這一列。
接下來，我們需要對資料進行分組： （按a列和operating_system列分組，對operating_system列計數）
by_tz_os=data.groupby(["tz","operating_system"])["operating_system"].count()
讓我們來看一下by_tz_os的前10行：
tz operating_system Africa/Cairo Windows 3 Africa/Casablanca Windows 1 Africa/Ceuta Windows 2 Africa/Johannesburg Windows 1 Africa/Lusaka Windows 1 America/Anchorage Not Windows 4 Windows 1 America/Argentina/Buenos_Aires Not Windows 1 America/Argentina/Cordoba Windows 1 America/Argentina/Mendoza Windows 1
這裡已經列出了各個時區使用Windows系統的人數和不使用Windows系統的人數。但是這個格式不是我們想要的，我們想要Windows和Not Windows變成單獨的兩列。
因此，我們把by_tz_os展開，並把無效值變為0：
tz_os_counts=by_tz_os.unstack().fillna(0)
現在tz_os_counts已經成為了我們想要的格式：
operating_system Not Windows Windows tz Africa/Cairo 0.0 3.0 Africa/Casablanca 0.0 1.0 Africa/Ceuta 0.0 2.0 Africa/Johannesburg 0.0 1.0 Africa/Lusaka 0.0 1.0 America/Anchorage 4.0 1.0 America/Argentina/Buenos_Aires 1.0 0.0 America/Argentina/Cordoba 0.0 1.0 America/Argentina/Mendoza 0.0 1.0 America/Bogota 1.0 2.0
接下來，我們對tz_os_counts進行排序（把使用Windows系統和不使用Windows系統人數最多的時區放在最前面）：
tz_os_counts.sort_values(by=['Windows','Not Windows'], inplace=True, ascending=False)
排序完成：
operating_system Not Windows Windows tz America/New_York 339.0 912.0 America/Chicago 115.0 285.0 America/Los_Angeles 130.0 252.0 America/Denver 132.0 59.0 Pacific/Honolulu 0.0 36.0 Asia/Tokyo 2.0 35.0 Europe/London 43.0 31.0 America/Sao_Paulo 13.0 20.0 Europe/Madrid 16.0 19.0 Europe/Berlin 9.0 19.0
用堆積柱形圖畫出來：
ax.barh(range(10), tz_os_counts["Not Windows"][:10]+tz_os_counts["Windows"][:10], label="Not Windows") ax.barh(range(10), tz_os_counts["Windows"][:10], label="Windows") ax.set_yticks(range(10)) ax.set_yticklabels(tz_os_counts[:10].index.values) ax.legend() plt.show()
把圖變成百分比形式：
ax.barh(range(10), (tz_os_counts["Not Windows"][:10]+tz_os_counts["Windows"][:10])/(tz_os_counts["Not Windows"][:10]+tz_os_counts["Windows"][:10]), label="Not Windows") ax.barh(range(10), (tz_os_counts["Windows"][:10])/(tz_os_counts["Not Windows"][:10]+tz_os_counts["Windows"][:10]), label="Windows") ax.set_yticks(range(10)) ax.set_yticklabels(tz_os_counts[:10].index.values) ax.set_xlim(0,1) ax.legend() plt.show()
