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查公司信息的国家网站/广告推广代运营公司

news 2025/7/7 19:37:57

查公司信息的国家网站,广告推广代运营公司,摄影网站蜂鸟,长春建站方案复习:这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程…

复习:这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。
这里有两份资料：
教材《Python for Data Analysis》和 baidu.com &
google.com（善用搜索引擎）

1 第一章：数据载入及初步观察

1.1 载入数据

数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview

1.1.1 任务一：导入numpy和pandas

#写入代码
import numpy as np
import pandas as pd

【提示】如果加载失败，学会如何在你的python环境下安装numpy和pandas这两个库

1.1.2 任务二：载入数据

(1) 使用相对路径载入数据
(2) 使用绝对路径载入数据

import os
os.getcwd()

'C:\\Users\\yan\\Desktop\\DataWhale\\hands-on-data-analysis-master\\第一单元项目集合'

#写入代码
train_relative_data = r"train.csv"
train_absolute_data = r"C:/Users/yan/Desktop/DataWhale/hands-on-data-analysis-master/第一单元项目集合/train.csv"

#写入代码
train_r_data = pd.read_csv(train_relative_data)

train_r_data.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

train_r_data2 = pd.read_table(train_relative_data)

train_r_data2.head(3)

	PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked
0	1,0,3,"Braund, Mr. Owen Harris",male,22,1,0,A/...
1	2,1,1,"Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Br...
2	3,1,3,"Heikkinen, Miss. Laina",female,26,0,0,S...

"""
TSV与CSV的区别：
1）从名称上即可知道，TSV是用制表符（Tab,'\t'）作为字段值的分隔符；CSV是用半角逗号（','）作为字段值的分隔符；
2）IANA规定的标准TSV格式，字段值之中是不允许出现制表符的。read_csv和read_table都是是加载带分隔符的数据，每一个分隔符作为一个数据的标志，但二者读出来的数据格式还是不一样的，
read_table是以制表符 \t 作为数据的标志，也就是以行为单位进行存储。
"""

【提示】相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。
【思考】知道数据加载的方法后，试试pd.read_csv()和pd.read_table()的不同，如果想让他们效果一样，需要怎么做？了解一下’.tsv’和’.csv’的不同，如何加载这两个数据集？
【总结】加载的数据是所有工作的第一步，我们的工作会接触到不同的数据格式（eg:.csv;.tsv;.xlsx）,但是加载的方法和思路都是一样的，在以后工作和做项目的过程中，遇到之前没有碰到的问题，要多多查资料吗，使用googel，了解业务逻辑，明白输入和输出是什么。

1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取

#写入代码
df = pd.read_csv(train_absolute_data,chunksize=1000)
print(type(df))      #<class 'pandas.io.parsers.TextFileReader'>
for chunk in df:print(chunk)print(type(chunk))   #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

<class 'pandas.io.parsers.TextFileReader'>PassengerId  Survived  Pclass  \
0              1         0       3   
1              2         1       1   
2              3         1       3   
3              4         1       1   
4              5         0       3   
..           ...       ...     ...   
886          887         0       2   
887          888         1       1   
888          889         0       3   
889          890         1       1   
890          891         0       3   Name     Sex   Age  SibSp  \
0                              Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1   
1    Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1   
2                               Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0   
3         Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)  female  35.0      1   
4                             Allen, Mr. William Henry    male  35.0      0   
..                                                 ...     ...   ...    ...   
886                              Montvila, Rev. Juozas    male  27.0      0   
887                       Graham, Miss. Margaret Edith  female  19.0      0   
888           Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"  female   NaN      1   
889                              Behr, Mr. Karl Howell    male  26.0      0   
890                                Dooley, Mr. Patrick    male  32.0      0   Parch            Ticket     Fare Cabin Embarked  
0        0         A/5 21171   7.2500   NaN        S  
1        0          PC 17599  71.2833   C85        C  
2        0  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN        S  
3        0            113803  53.1000  C123        S  
4        0            373450   8.0500   NaN        S  
..     ...               ...      ...   ...      ...  
886      0            211536  13.0000   NaN        S  
887      0            112053  30.0000   B42        S  
888      2        W./C. 6607  23.4500   NaN        S  
889      0            111369  30.0000  C148        C  
890      0            370376   7.7500   NaN        Q  [891 rows x 12 columns]
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？

【提示】大家可以chunker(数据块)是什么类型？用for循环打印出来出处具体的样子是什么？

# 有时候对于一个大的csv文件，一下子读到内存会非常耗费内存空间，所以用chunksize进行分块
# chunker是dataframe类型

1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]

PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口

#写入代码
str_info = """
PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口
"""
mapper = {}
for s in str_info.strip().split('\n'):L = s.split('=>',1) #返回的是一个listmapper[L[0]] = L[1]
print(mapper)
# for chunk in df:
#     chunk.rename(columns=mapper)
#     print(chunk.head())
#方式一
train_r_data.columns = mapper.values()
train_r_data.set_index(' 乘客ID', inplace=True)
train_r_data.head()

{'PassengerId ': ' 乘客ID', 'Survived ': ' 是否幸存', 'Pclass ': ' 乘客等级(1/2/3等舱位)', 'Name ': ' 乘客姓名', 'Sex ': ' 性别', 'Age ': ' 年龄', 'SibSp ': ' 堂兄弟/妹个数', 'Parch ': ' 父母与小孩个数', 'Ticket ': ' 船票信息', 'Fare ': ' 票价', 'Cabin ': ' 客舱', 'Embarked ': ' 登船港口'}

	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

# 方式二
print(mapper)
train_r_data_new = pd.read_csv(train_relative_data)
train_r_data_new.set_index('PassengerId', inplace=True)
train_r_data_new.rename(columns=mapper,inplace=True)
train_r_data_new.head(3)

{'PassengerId ': ' 乘客ID', 'Survived ': ' 是否幸存', 'Pclass ': ' 乘客等级(1/2/3等舱位)', 'Name ': ' 乘客姓名', 'Sex ': ' 性别', 'Age ': ' 年龄', 'SibSp ': ' 堂兄弟/妹个数', 'Parch ': ' 父母与小孩个数', 'Ticket ': ' 船票信息', 'Fare ': ' 票价', 'Cabin ': ' 客舱', 'Embarked ': ' 登船港口'}

	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
PassengerId
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0)
df.head()

	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【思考】所谓将表头改为中文其中一个思路是：将英文列名表头替换成中文。还有其他的方法吗？

# 直接用DataFrame中的rename()

1.2 初步观察

导入数据后，你可能要对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等

1.2.1 任务一：查看数据的基本信息

#写入代码
train_r_data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):#   Column           Non-Null Count  Dtype  
---  ------           --------------  -----  0    乘客ID            891 non-null    int64  1    是否幸存            891 non-null    int64  2    乘客等级(1/2/3等舱位)  891 non-null    int64  3    乘客姓名            891 non-null    object 4    性别              891 non-null    object 5    年龄              714 non-null    float646    堂兄弟/妹个数         891 non-null    int64  7    父母与小孩个数         891 non-null    int64  8    船票信息            891 non-null    object 9    票价              891 non-null    float6410   客舱              204 non-null    object 11   登船港口            889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB

train_r_data.describe()

	乘客ID	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	票价
count	891.000000	891.000000	891.000000	714.000000	891.000000	891.000000	891.000000
mean	446.000000	0.383838	2.308642	29.699118	0.523008	0.381594	32.204208
std	257.353842	0.486592	0.836071	14.526497	1.102743	0.806057	49.693429
min	1.000000	0.000000	1.000000	0.420000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	223.500000	0.000000	2.000000	20.125000	0.000000	0.000000	7.910400
50%	446.000000	0.000000	3.000000	28.000000	0.000000	0.000000	14.454200
75%	668.500000	1.000000	3.000000	38.000000	1.000000	0.000000	31.000000
max	891.000000	1.000000	3.000000	80.000000	8.000000	6.000000	512.329200

train_r_data.memory_usage()

Index               128乘客ID              7128是否幸存              7128乘客等级(1/2/3等舱位)    7128乘客姓名              7128性别                7128年龄                7128堂兄弟/妹个数           7128父母与小孩个数           7128船票信息              7128票价                7128客舱                7128登船港口              7128
dtype: int64

【提示】有多个函数可以这样做，你可以做一下总结

1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据

#写入代码
train_r_data[:10]#或者用train_r_data.head(10)

	乘客ID	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
5	6	0	3	Moran, Mr. James	male	NaN	0	0	330877	8.4583	NaN	Q
6	7	0	1	McCarthy, Mr. Timothy J	male	54.0	0	0	17463	51.8625	E46	S
7	8	0	3	Palsson, Master. Gosta Leonard	male	2.0	3	1	349909	21.0750	NaN	S
8	9	1	3	Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)	female	27.0	0	2	347742	11.1333	NaN	S
9	10	1	2	Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)	female	14.0	1	0	237736	30.0708	NaN	C

#写入代码 
train_r_data[-15:]  #或者用train_r_data.tail(15)

	乘客ID	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
876	877	0	3	Gustafsson, Mr. Alfred Ossian	male	20.0	0	0	7534	9.8458	NaN	S
877	878	0	3	Petroff, Mr. Nedelio	male	19.0	0	0	349212	7.8958	NaN	S
878	879	0	3	Laleff, Mr. Kristo	male	NaN	0	0	349217	7.8958	NaN	S
879	880	1	1	Potter, Mrs. Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson)	female	56.0	0	1	11767	83.1583	C50	C
880	881	1	2	Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall)	female	25.0	0	1	230433	26.0000	NaN	S
881	882	0	3	Markun, Mr. Johann	male	33.0	0	0	349257	7.8958	NaN	S
882	883	0	3	Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika	female	22.0	0	0	7552	10.5167	NaN	S
883	884	0	2	Banfield, Mr. Frederick James	male	28.0	0	0	C.A./SOTON 34068	10.5000	NaN	S
884	885	0	3	Sutehall, Mr. Henry Jr	male	25.0	0	0	SOTON/OQ 392076	7.0500	NaN	S
885	886	0	3	Rice, Mrs. William (Margaret Norton)	female	39.0	0	5	382652	29.1250	NaN	Q
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

1.2.4 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False

#写入代码
# 主要api可以用pd.isna()  pd.isnull() 
train_r_data_new.isna().head(10)

	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
PassengerId
1	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
2	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
3	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
4	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
5	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
6	False	False	False	False	True	False	False	False	False	True	False
7	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
8	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
9	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
10	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False

【总结】上面的操作都是数据分析中对于数据本身的观察

【思考】对于一个数据，还可以从哪些方面来观察？找找答案，这个将对下面的数据分析有很大的帮助

# 个人觉得应该从数据类型、数据取值范围（是数值列还是分类列）

1.3 保存数据

1.3.1 任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv

train_r_data.head(3)

	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

#写入代码
# 注意：不同的操作系统保存下来可能会有乱码。大家可以加入`encoding='GBK' 或者 ’encoding = ’utf-8‘‘`
train_r_data.to_csv('train_chinese2.csv')

【总结】数据的加载以及入门，接下来就要接触数据本身的运算，我们将主要掌握numpy和pandas在工作和项目场景的运用。

遇到的问题，关于使用pd中的DataFrame模块下的rename函数用的不对，查看了https://www.cjavapy.com/article/713/ pd的API文档还是没弄清楚具体原因，等会在补充。

检查了一下代码，发现第一个程序构造mapper有问题

# 方式二
str_info = """
PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口
"""
mapper = {}
for s in str_info.strip().split('\n'):L = s.split(' => ',1) #返回的是一个list   由于空格而造成的之前一致没找到正确的keymapper[L[0]] = L[1]
print(mapper)
train_r_data_new = pd.read_csv(train_relative_data)