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info函数python info函数是什么意思

df.info python作用

通用型编程语言。dfinfopython是一种广泛使用的高级编程语言,属于通用型编程语言,是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。经常被用于Web开发、GUI开发、操作系统、科学计算等应用范围。

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可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产力助推器。所以,这里有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是,它们只提供了对数据非常基本的概述,对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息,且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集,Pandas中的profiling包计算了以下统计信息:

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告,该报告非常详细,且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot()函数作为DataFrame类的一部分。但是,使用此功能呈现的可视化不是交互式的,这使得它没那么吸引人。同样,使用pandas.DataFrame.plot()函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢?这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起,非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表,而左侧图表是交互式的,更详细,并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能,旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令%lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种:行magic命令(line magics),以单个%字符为前缀,在单行输入操作;单元magic命令(cell magics),以双%%字符为前缀,可以在多行输入操作。如果设置为1,则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令:

% pastebin

%pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务,可以存储纯文本,如源代码片段,然后通过url可以与其他人共享。事实上,Github gist也类似于pastebin,只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本,并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用%pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline,可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用%run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能,我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常,请在新行中键入%debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境,它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值,并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构,pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框:信息提示

p class="alert alert-block alert-info"

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

/p

黄色警示框:警告

p class="alert alert-block alert-warning"

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

绿色警示框:成功

p class="alert alert-block alert-success"

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

红色警示框:高危

p class="alert alert-block alert-danger"

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格,其中包含以下代码行:

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出,而对于其他输出,我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置:

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是:python hello.py。但是,如果在运行相同的脚本时添加-i,例如python -i hello.py,就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先,即使程序结束,python也不会退出解释器。因此,我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次,我们可以轻松地调用python调试器,因为我们仍然在解释器中:

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置,然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行,再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格?如果答案是肯定的,那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容,可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格,请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。

结论

在本文中,我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用,能让你有所收获,从而实现轻松编码!

python数据分析模块:numpy、pandas全解

一维数组情况:

二维数组情况:

3参数情况:

2参数情况:

1参数情况:

一维情况:

二维情况:

一维情况:

二维情况:

一维情况:

二维情况:第三个参数指定维度

只查看行数、或者列数

逗号隔开两个索引

某些行

某些列

可以看出append()函数在二维数组中添加元素,结果转为了一维数组。

那怎么保持二维数组呢?可以设置axis参数按行或者按列添加

可以看出先把二维数组降成了一维数组,再在索引为1的位置添加元素。

那么怎么保持在二维添加元素呢? 同样设置axis参数

也分按行和按列删除

标记缺失值: isnan()函数

补充缺失值:

同样axis参数可以指定拼接按行还是按列

2. hstack()函数:以水平堆叠的方式拼接数组

3. vstack()函数:以垂直堆叠的方式拼接数组

第二个参数还可以是数组,指定拆分的位置

hsplit()函数:横向拆成几个数组

vsplit()函数:纵向拆成几个数组

数组与数组之间的运算

数组与数值的运算

可以指定整个数组求和,还是按行或者按列

axis=0:每一列的元素求和

axis=1:每一行的元素求和

axis=0:每一列求均值

axis=1:每一行求均值

axis=0:每一列求最大值

axis=1:每一行求最大值

pandas有两个重要的数据结构对象:Series和DataFrame。

Series是创建一个一维数组对象,会自动生成行标签。

会自动生成行列标签

也可以用字典形式生成数据

在用字典生成数据的基础上,同时指定行标签

例如对下表的数据进行读取

4月是第四个表,我们应把sheet_name参数指定为3;因为索引是从0开始的。

可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象,同时自动把第一行数据当做列标签。

可以看出不给出header参数时,该参数默认为0。

header=1时结果如下:

header=None时结果如下:

index_col=0时,第0列为列标签

index_col=0时

usecols=[2]:指定第二列

指定多列

数据如下:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]

nrows=3时

head()函数中参数为空默认前5行

指定head(3)时如下

numpy模块也是shape

查看特定列的书库类型

特定列数据类型转换

先查看一下所有数据

与单行相比,结果显示的格式不一样了

iloc()挑选:

或者给出区间

挑选数据要么标签,要么索引挑选

或者

或者写成区间

标签挑选

或者索引挑选

先查看一下数据

或者用字典一对一修改

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]

isin()函数查看表中是否有该值

查看特定列是否有该值

可以看出上述代码并没有替换,那怎么替换呢?

末尾插入一列

指定插入到哪列

axis参数可以指定删除行还是删除列

指定标签删除

指定索引删除

方法三

指定行标签删除

指定索引删除

方法三:

先查看所有数据

info()函数查看数据类型,还可以查看是否有缺失值

isnull()函数查看是否有缺失值

在numpy模块中用isnan()函数

删除有缺失值的行

删除整行都为缺失值的行: 需要指定how参数

不同列的缺失值设置不同的填充值

默认保留第一个重复值所在的行,删除其他重复值所在的行

保留第一个重复值所在的行

保留最后一个重复值所在的行

是重复的就删除

降序如下

参数指定first时,表示在数据有重复值时,越先出现的数据排名越靠前

获取产品为单肩包的行数据

获取数量60的行数据

获取产品为单肩包 且 数量60 的行数据

获取产品为单肩包 或 数量60 的行数据

stack()函数转换成树形结构

how参数指定外连接

on参数指定按哪一列合并

concat()函数采用 全连接 的方式,没有的数设置为缺失值

重置行标签

效果与concat()一样

末尾添加行元素

指定列求和

指定列求均值

指定列求最值

获取单列的

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象,该对象包含分组后的数据,但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况

ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)

print(data)

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象,该对象包含分组后的数据,但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况


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