这是漫长的一周，本周完成了Python的进阶模块，主要是pandas、numpy、matplotlib、seaborn、pyecharts这些模块的学习以及一个实际的案例：商品销售情况分析，之前一直觉得课程难度不够，但到这一周难度就大大提高了。尤其是案例练习中的RFM模型和用户生命周期建立，看懂不难但是自己写一直出错，在不断出错不断尝试中知识得到了积累，另外可视化部分没有什么练习题，希望后面可以加上一些这方面的练习，接下来分模块来总结一下学习的内容。
Pandas：
重新设置索引：df.set_index()
Series格式转换为DataFrame：df.to_frame()
文件读取：pd.read_csv(filepath, header = 0,skiprows=[1,2])
pandas 的索引
使用位置做索引：df.loc[0] 使用列表做索引：df.loc[[0,1,2]]
使用切片做索引：df.loc[0:4] 使用bool类型索引：df[df['年龄']>30]
iloc 和 loc 的区别
loc 是基于索引值的，切片是左闭右闭的
iloc 是基于位置的，切片是左闭右开的
修改列索引：df.rename(columns={'姓名':'name', '年龄':'age'},inplace=True)
替换一个值：df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}},inplace=True)
对数据进行排序：df.sort_values('age')
累加求和：df.cumsum(0)
删除列：del df['player'] 删除行：df.drop(labels=0) labels 是行列的名字
数据拼接：pd.concat([left,right],axis=1)
数据关联：
# 指定列进行关联，默认是 inner join result = pd.merge(left,right,on='key')
#多个关联条件：result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
#左连接：result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
# 列名不一样的关联：pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])
分组操作：
#单个分组：groups = df.groupby('district')
# 作用多个聚合函数：groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})
分组后该列值求和显示：groups['vip_buy_times'].transform('sum')
通常用于求占比：transform(lambda x: x /sum(x))
numpy
# 填充指定值：np.full([3,4],1)
# 起始为10，5为步长，30为结尾取不到：np.arange(10, 30, 5)
#随机矩阵：np.random.random((2,3))
# 平均划分：np.linspace( 0, 2*pi, 100 )
# 类型及转换：vector.astype('float')
# 多维变一维：matrix.ravel()
# 矩阵的扩展：a = np.arange(0, 40, 10) b = np.tile(a, (3, 5)) # 行变成3倍，列变成5倍
# 水平拼接：np.hstack((a,b)) 竖直拼接：np.vstack((a,b))
# 竖直分割：np.hsplit(a,3) #水平分割：np.vsplit(a,3)
pandas100道练习题
8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].
A：df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]
行采用位置，列采用普通索引，这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引，再利用loc函数
19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False
A1：df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换
A2：df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换
最大最小值的索引：df.idxmax、df.idxmin
找出最大最小的前N个数：nlargest()和nsmallest()
将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))
resample函数 日期重采样：s.resample('M').mean()
TimeGrouper 重组：s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()
split 分割函数：temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame
两个DataFrame拼接用join：df = df.join(temp)
matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
%matplotlib inline 直接显示
折线图：plt.plot(x,y,color = 'r')
柱状图：plt.bar(x,y) plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同
散点图：plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)
直方图：plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位
plt.legend() 显示图例
for a,b in zip(X+W[i],data[i]):
plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签
plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="->")) 添加注释文本
plt.xlabel("Group") x轴标题
plt.ylabel("Num") y轴标题
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray') 绘制多个图形
axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小
pyecharts
动态展示图表
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
** pyecharts 绘图的五个步骤：**
创建图形对象：bar = Bar()
添加绘图数据：bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
配置系列参数：对标签、线型等的一些设置
配置全局参数：bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))
渲染图片：生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html") bar.render()
notebook 渲染：bar.render_notebook()
链式调用（推荐）
bar = (Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render_notebook()
柱状图：Bar()
条形图：bar.reversal_axis() #翻转XY轴，将柱状图转换为条形图
折线图：from pyecharts.charts import Line line=Line()
饼图：from pyecharts.charts import Page, Pie Pie()
数据可视化项目
日期处理
转换日期类型：df['order_dt']=pd.to_datetime(df.order_dt,format="%Y%m%d")
将日期转换为月为单位：df['month']=df.order_dt.values.astype('datetime64[M]')所有日期显示为当月第一天
去除日期单元值：order_diff/np.timedelta64(1,'D')
过滤部分极值：grouped_user.sum().query('order_products<100').order_amount
数据透视表：rfm=df.pivot_table(index='user_id',values=['order_products','order_amount'],aggfunc={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})
map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列
applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作
purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x>1 else np.NaN if x==0 else 0)
apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series
apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum()) 累计占比
apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0) 每一列中每行数据占比
下周开始进入数据分析思维的课程，很期待后面的课程以及项目，加油！
