Python数据分析实战:获取数据

这是 利用Excel学习Python 系列的第8篇文章

想用一个完整的案例讲解Python数据分析的整个流程和基础知识,实际上以一个数据集为例,数据集是天池上的一个短租数据集,后台回复:短租数据集,即可获得。

先来想一下数据分析的流程,第一步获取数据,因此本节内容就是获取数据以及对数据的基本操作。

1.数据导入

1.1 导入.xlsx文件

要导入一个.xlsx后缀的Excel文件,可以使用pd.read_excel(路径)方法

# 导入.xlsx文件df_review = pd.read_excel(r"D:\个人\data\reviews.xlsx")df_review

结果:

Python数据分析实战:获取数据

df_review数据包含了两个字段,listing_id和date

读入数据时必不可少的参数就是路径,不同的操作系统下文件路径的写法也不同,通常windows操作系统下关于路径有两种写法:

  • 反斜杠“ \ ”:右键点击这个文件,选择属性,可以看到它所在的位置,默认是使用 \ 来表示,由于反斜杠“\”在Python中被定义为转义符号,因此在写的时候就要在路径的最前方加一个转义符 r,r”D:\个人\data\reviews.xlsx”
  • 斜杠“ / ”:不需要加r,全部用 / 来写:”D:/个人/data/reviews.xlsx”
    两种方式看个人习惯吧。

sheet_name 参数

对于.xlsx文件来说,可能会存在多个sheet表,因此也可以设置sheet_name参数指定导入的sheet表,可以传入sheet表的名字,也可以按照从0递增的顺序来指定,不指定sheet表则默认第一个sheet.

# 指定Sheet表df_review = pd.read_excel(r"D:\个人\data\reviews.xlsx",sheet_name = 0) # 指定名字或顺序df_review

1.2 导入.csv文件

导入.csv格式的文件使用pd.read_csv(路径)的方法

# 导入csv文件df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv")df_list

结果:

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df_list数据主要包括:房东ID、房东姓名、经纬度、房间类型、价格、最小可租天数、评论数量、最后一次评论时间、每月评论占比、可出租房屋、每年可出租时长等字段

指定编码格式

对于.csv文件有个重要的知识点,就是编码格式,尤其是在导入文件的时候,需要了解文件的编码格式,以免出现乱码,那么如何知道文件是什么类型的编码呢?用notepad++软件打开,右下角会显示该文件的编码格式,如刚刚导入的listings.csv文件,是utf-8编码,在书写编码时,大小写通用,且utf-8也可以写成utf8.

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可以用encoding参数来设置编码格式,Python默认的编码格式是utf-8。

中文乱码问题

对于文件路径中因为出现中文而导致的乱码问题,可以加入参数engine来避免。

# 避免出现乱码df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",engine = "python")df_list

结果:

Python数据分析实战:获取数据 image.png

指定行索引

不指定行索引的话,从0开始递增的一列作为行索引,也可以指定id一列为行索引,传入参数index_col

# 指定行索引df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",index_col = "id")df_list.head()

结果:可以看到,id列成了行索引列。

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指定列索引

默认第一行是列索引,也可以指定,使用header参数,header = 0,表示指定第一行为列索引。

# 指定列索引df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",header = 0)df_list.head()

结果:

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指定导入列

有时候我们希望只导入指定的列即可,那么就传入usecols参数

# 指定导入1、4列df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",usecols = [0,3])df_list.head()

结果:

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2.对数据的基本操作

导入数据后,需要对数据进行一个大概的了解,比如数据集有几行几列,每个字段的数据类型是什么,有无空值等。

预览

不必完全跑出数据,只需看下前几行,用head方法,得到的是前5行数据

# 预览数据df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv")df_list.head()

结果:

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head()里也可传入数字,如预览前10行数据

# 预览数据df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv")df_list.head(10)

查看数据维度

数据集有几行几列,用shape

# 查看数据集维度df_list.shape

结果:可以看到df_list数据集有28452行,16列

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查看数据类型

使用dtypes可以查看数据集所有字段的数据类型

# 数据类型df_list.dtypes

结果:

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也可以单独查看某一个字段的数据类型

# 单独查看某个字段的数据类型df_list["host_id"].dtypes

结果:

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写在后面加油!

来源:可乐的数据分析之路,本文观点不代表自营销立场,网址:https://www.zyxiao.com/p/25468

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