pandas数据分析（三）

书接pandas数据分析（二）

DataFrame数据处理与分析

处理超市交易数据中的异常值

导入数据

import pandas as pd
# 设置列对齐
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
# 读取全部数据，使用默认索引
df=pd.read_excel('./超市营业额2.xlsx')

df[df.交易额<200]#交易额低于200的数据

# 上浮50%之后仍低于200的数据
df.loc[df.交易额<200,'交易额']=df[df.交易额<200]['交易额'].map(lambda num:num*1.5)
df[df.交易额<200]

# 交易额高于3000的数据
df[df['交易额']>3000]

# 交易额低于200或高于3000的数据
df[(df.交易额<200)|(df.交易额>3000)]

# 低于200的交易额替换为固定的200
df.loc[df.交易额<200,'交易额']=200
# 高于3000的交易额替换为固定的3000
df.loc[df.交易额>3000,'交易额']=3000
# 交易额低于200或高于3000的数据
df[(df.交易额<200)|(df.交易额>3000)]

处理超市交易数据中的缺失值

DataFrame结构支持dropna()方法丢弃带有缺失值的数据行，或者使用fillna()方法对缺失值进行批量替换。

dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)

• how=any表示只要某行包含缺失值就丢弃；all表示某行全部为缺失值才丢弃。
• thresh：用来指定保留包含几个非缺失值数据的行。
• subset：用来指定在判断缺失值时只考虑哪些列。

fillna(value=None,method=None,axis=None,inplace=False,limit=None,downcast=None,**kwargs)

• value：用来指定要替换的值
• method：用来指定填充缺失值的方式。pad/ffill使用扫描过程中遇到的最后一个有效值一直填充到下一个有效值。backfill/bfill使用缺失值之后遇到的第一个有效值填充前面遇到的所有连续缺失值。
• limit：用来指定设置了参数method时最多填充多少个连续的缺失值。
• inplace：True原地替换，修改原数据；False返回一个新的DataFrame，不修改原数据。

len(df)#数据总行数

len(df.dropna())#丢弃缺失值后的行数

df[df['交易额'].isnull()]#包含缺失值的行

#使用固定值替换缺失值
from copy import deepcopy
dff=deepcopy(df)#深复制，不影响原来的df
dff.loc[dff.交易额.isnull(),'交易额']=1000
print(dff.iloc[[110,124,168],:])

#使用每人交易额均值替换缺失值
dff=deepcopy(df)
for i in dff[dff.交易额.isnull()].index:
    dff.loc[i,'交易额']=round(dff.loc[dff.姓名==dff.loc[i,'姓名'],'交易额'].mean())
print(dff.iloc[[110,124,168],:])

#使用整体均值的80%替换缺失值
df.fillna({
    
    '交易额':round(df['交易额'].mean()*0.8)},inplace=True)#替换原数据
print(df.iloc[[110,124,168],:])

处理超市交易数据中的重复值

len(df)#数据总行数

df[df.duplicated()]#重复行

# 一人同时负责多个柜台的排班
dff=df[['工号','姓名','日期','时段']]
dff=dff[dff.duplicated()]
for row in dff.values:
    print(df[(df.工号==row[0])&(df.日期==row[2])&(df.时段==row[3])])
df=df.drop_duplicates()#直接丢弃重复行
print('有效数据行数：',len(df))

#查看是否有录入错误的工号和姓名
dff=df[['工号','姓名']]
print(dff.drop_duplicates())

使用数据差分查看员工业绩波动情况

数据差分diff(periods=1,axis=0)
periods=1且axis=0表示每一行数据减去紧邻的上一行数据
periods=2且axis=0表示每一行数据减去此行上面第二行数据
axis=0表示按行进行纵向差分，axis=1表示按列进行横向差分

#每天交易额变化情况
dff=df.groupby(by='日期').sum()['交易额'].diff()
#格式化，正数前面带加号
print(dff.map(lambda num:'%+.2f'%num)[:5])

#张三每天交易总额变化情况
dff=df[df.姓名=='张三'].groupby(by='日期').sum()['交易额'].diff()
print(dff.map(lambda num:'%+.2f'%num)[:5])

使用透视表与交叉表查看业绩汇总数据

#每人每天交易总额
dff=df.groupby(by=['姓名','日期'],as_index=False).sum()
dff=dff.pivot(index='姓名',columns='日期',values='交易额')
dff

#交易总额低于5万元的员工前5天业绩
dff[dff.sum(axis=1)<50000].iloc[:,:5]

#交易总额低于5万元的员工姓名
print(dff[dff.sum(axis=1)<50000].index.values)

['周七' '钱八']

df.pivot_table(values='交易额',index='姓名',columns='日期',aggfunc='sum',margins=True)

#每人在各柜台的交易总额
dff=df.groupby(by=['姓名','柜台'],as_index=False).sum()
dff.pivot(index='姓名',columns='柜台',values='交易额')

#每人每天上班次数
df.pivot_table(values='交易额',index='姓名',columns='日期',aggfunc='count',margins=True)

#每人在各柜台上班次数
df.pivot_table(values='交易额',index='姓名',columns='柜台',aggfunc='count',margins=True)

#每人每天上班次数
pd.crosstab(df.姓名,df.日期,margins=True).iloc[:,:5]

#每人在各柜台上班总次数
pd.crosstab(df.姓名,df.柜台,margins=True)

#每人在各柜台交易总额
pd.crosstab(df.姓名,df.柜台,df.交易额,aggfunc='sum')

#每人在各柜台交易额平均值
pd.crosstab(df.姓名,df.柜台,df.交易额,aggfunc='mean').apply(lambda num:round(num,2))#保留两位小数

使用重采样技术按时间段查看员工业绩

重采样时间间隔 7D表示每7天采样一次。
label='left’表示使用采样周期的起始时间作为结果DataFrame的index；label='right’表示使用采样周期的结束时间作为结果DataFrame的index；
on指定根据哪一列进行重采样，要求该列数据为日期时间类型。

df.日期=pd.to_datetime(df.日期)
#每7天营业总额
df.resample('7D',on='日期').sum()['交易额']

#每7天营业总额
df.resample('7D',on='日期',label='right').sum()['交易额']

#每7天营业额平均值
func=lambda num:round(num,2)
df.resample('7D',on='日期',label='right').mean().apply(func)['交易额']

#每7天营业额平均值
import numpy as np
func=lambda item:round(np.sum(item)/len(item),2)
df.resample('7D',on='日期',label='right')['交易额'].apply(func)