利用Python进行数据分析笔记-第二章

json数据的读取:

import json#待读取json文件路径path = 'xxx'#records为json数组records = [json.loads(line) for line in open(path)]

用字典计数(两种方式):

#纯手写的方式def get_counts(sequence):    counts = {}    for x in sequence:        if x in counts:            counts[x] += 1        else:            counts[x] = 1    return counts#使用defaultdictfrom collections import defaultdictdef get_counts2(sequence):    #所有的值均初始化为0    counts = defaultdict(int)    for x in sequence:        counts[x] += 1    return counts

字典计数后，取前n位(两种方式):

def top_counts(count_dict,n = 10):    #count_dict为之前求的计数字典    value_key_pairs = [(count,tz) for tz,count in count_dict.items()]    #即将字典转化为元组数组后排序,注意元组的第0项为技术值    value_key_pairs.sort()    取倒数n项    return value_key_pairs[-n:]#第二种方式，使用collections.Counterfrom collections import Counter#time_zone为希望计数和求前n项的数组counts = Counter(time_zone)counts.mostCommon(10)

将数据转化为DataFrame:

利用frame的value_counts()方法轻松对tz进行计数并且返回前n项:

为tz(时区)绘图，替换了缺失值和空字符串:

移除某列为空值的数据:

#a为空，则移除cframe = frame[frame.a.notnull()]

调用np.where对a进行转换:

operating_system = np.where(cframe['a'].str.contains('Windows'),'Windows','Not Windows')

对frame进行分组:

operating_system = np.where(cframe['a'].str.contains('Windows'),'Windows','Not  Windows')#cframe通过tz列和operating_system进行分组by_tz_os = cframe.groupby(['tz',operating_system])#分组后的处理agg_counts = by_tz_os.size().unstack().fillna(0)

效果截图:

选取最常出现的时区，并绘制条形图:

反映操作系统用户比例的堆积条形图:

调用pandas.read_table将数据(未以字典形式存储，以一些分隔符分割)转换为DataFrame:

合并users,ratings,movies这三张表，注意pandas可以通过列名识别键:

利用聚合方法pivot_table,按性别计算每部电影的平均得分:

利用groupby()分组,过滤掉评分数据不够250条的电影:

对DataFrame进行排序,sort_index()方法:

为mean_ratings**添加分歧列**，比较男女分歧：

利用std()计算分歧最大的电影(即标准差):

利用pandas.read_csv加载数据到DataFrame:

对frame分组后两种方式聚合数据:

利用pandas.concat()进行数据组装，两点需要注意,1.pandas.concat默认按行组装,2.ignore_index必须为True:

调用pivot_table后绘图:

插入prop列,用于存放指定名字的婴儿数相对于总出生数的比例:

利用np.allclose校验数据: