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一、数据分析简介
随着科技的发展，数据变得尤为重要，甚至有着“数据为王”，“得数据者得天下”这样的说法。爬虫工程师采集数据，数据分析/挖掘师分析/挖掘数据，机器学习工程师训练模型等，某某公司对这些岗位的需求还是比较迫切的，尤其是以AI为主的公司。本次教程以数据分析师岗位为目标，切中技术要点，用真实的数据集，实际工作场景来讲解
数据分析师获取到数据之后(爬虫，抽取数据库等)，为了符合公司的业务逻辑需要对数据进行处理，包括加载、预处理、组合、分组、过滤、聚合(数据归一化)等，而pandas中的这些特性与方法都是基于DataFrame、Series这两种数据结构来实现的，再与其他的第三方库，比如numpy、scipy(比如傅立叶变换、统计学、线性代数、贝叶斯等)结合进行科学计算
安装Pandas
默认会安装最新版：
pip install pandas -i https://pypi.doubanio.com/simple
若想安装其他版本，可指定版本号，例如我们想安装版本1.2：
pip install pandas==1.2 -i https://pypi.doubanio.com/simple
Pandas中的DataFrame表示整个表格或矩形数据，比如csv、Excel，而Series是DataFrame的单个属性或单列。@可以把DataFrame看作由Series组成的字典或二维列表或集合，而把Series看作类似于Python中List类型或Numpy中的ndarray类型，这种解释非常有利于理解这两种数据结构，之所以这么说，是因为这两种数据结构的定义方式，后面会解释
就算主业不是数据分析师，掌握一些数据分析师的技能也能提高办公效率和优化代码性能，也能使代码变得更为简洁，简单举个例子，比如现在我们要将所有小字母以及所有大写字母数据插入到Excel文件中，我们希望小写字母和大写字母各占一列并且一一对应
首先我们采用xlwt库进行数据写入，代码如下：
import xlwt
from string import ascii_uppercase, ascii_lowercase
lower_case = ['lower_case'] + [s for s in ascii_lowercase]
upper_case = ['upper_case'] + [s for s in ascii_uppercase]
file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
table = file.add_sheet('sheet1')
for i, s in enumerate(lower_case):
table.write(i, 0, s)
for j, s in enumerate(upper_case):
table.write(j, 1, s)
file.save('demo.xls')
打开demo.xls文件，查看数据：
采用pandas进行写入，代码如下：
import pandas as pd
from string import ascii_uppercase, ascii_lowercase
df = pd.DataFrame(data={
'lower_case': [s for s in ascii_lowercase], 'upper_case': [s for s in ascii_uppercase]}, columns=['lower_case', 'upper_case'])
df.to_excel('demo.xlsx', index=False)
打开demo.xlsx文件，查看数据：
可以看到，去掉空格的话，采用xlwt需要写11行代码，而采用Pandas只需要4行代码，xlwt只支持后缀名为.xls的Excel文件，而Pandas既支持后缀名.xls也支持.xlsx的Excel文件，但有一点，如果用pandas保存为.xls的文件，pandas会有一个FutureWarning警告类型，如下：
df.to_excel('demo.xls', index=False)
警告如下：
大致的信息就是说：在未来的pandas版本中xlwt会被移除，提示用户安装openpyxl库来进行xlsx文件的写入，这个警告会以全局的方式建立起来
@可以在上面看到，在DataFrame定义时，我们通常会传入两个参数，data和columns，data是必须传入的，表示的是要写入的数据，我们定义的是一个字典，key为属性字段，value为列表，表示的是在每个属性字段中，一整列的数据，我们现在可以用一个二维列表来给data参数赋值，如下：
data = [
[s for s in ascii_lowercase],
[s for s in ascii_uppercase]
]
df = pd.DataFrame(data=data)
df.to_excel('demo1.xlsx', index=False, headers=False)
打开demo1.xlsx查看数据：
可以看到，当我们传入二维列表时，数据是可以写入的，但是列数据变为了行数据，这是因为当我们传入的不是字典而是二维列表时，数据是一行一行写入的；index=False表示不建立索引，默认是True，否则数据格式如下：
headers=False表示不建立数据头，默认是True，否则数据格式如下：
当然我们也可以把value变为Series类型，如下：
df = pd.DataFrame(data={
'lower_case': pd.Series([s for s in ascii_lowercase]), 'upper_case': pd.Series([s for s in ascii_uppercase])}, columns=['lower_case', 'upper_case'])
也可以把value变为numpy.ndarray类型，需要导入numpy库，如下所示：
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={
'lower_case': np.arange(1, 6), 'upper_case': np.arange(6, 11)})
这就解释了为什么我们可以把DataFrame看作由Series组成的字典或二维列表或集合，而把Series看作类似于Python中List类型或Numpy中的ndarray类型
如果由于某些业务逻辑，需要自定义索引，可以加index参数，传入一个索引列表，如下：
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={
'lower_case': np.arange(1, 6), 'upper_case': np.arange(6, 11)}, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.to_excel('demo2.xlsx')
打开demo2.xlsx查看数据：
注意：当value的来源是numpy.ndarray类型时，索引列表的长度必须要和numpy.ndarray数组的长度相同，即：
len(np.arange(1, 6)) == len(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
当然Series类型也可以自定义index参数，如下：
data = pd.Series(np.arange(1, 6), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
#采用对比学习法可以帮助我们加强理解，在写相关的逻辑代码时会更加灵活；一个业务问题可能会有多种解决方法，我们希望采用的是更快，更简单，性能更好的方式去解决，大道至简
可能有些小伙伴之前没有使用过ascii_uppercase以及ascii_lowercase这两个模块，它能够导出所有小写字母和大写字母，返回类型是str类型，如下：
from string import ascii_uppercase, ascii_lowercase
print(type(ascii_lowercase), type(ascii_uppercase))
print(ascii_lowercase.__class__.__name__, ascii_uppercase.__class__.__name__)
控制台输出：
查看数据类型通常有二种方式，一是使用Python的全局函数type()，会返回完整数据类型(比如<class ‘str’>等)，另一种是__class__.__name__属性，只会返回数据类型(比如str、int、Series等)
本次教程使用Python3.9.3，pandas1.5.3(最新版)，Python3.11和3.10目前仍在bugfix中，所以我们尽量选择Python3.9或3.8，而IDE选择自己喜欢的就行，Pycharm/Anaconda/Sublime Text/VS Code等都行，不过在学习的时候尽量选择没有代码提示的IDE，更有助于我们编写代码，实际开发时可以选择有代码提示的IDE，有些大厂在面试时会要求面试者使用没有代码提示的IDE
这里推荐一个工具IPython，它是一个Python交互式shell工具，可以帮助我们进行代码调试和实验，查看历史命令，代码运行性能等，使用pip直接安装即可：
pip install ipython -i https://pypi.doubanio.com/simple
然后在控制台输入ipython即可使用：
比如我们先导入库numpy，再定义变量a，输入命令%hist，这个命令会查看历史的输入，如下：
退出直接输入exit即可
更多用法和命令可查看官网：
https://ipython.org
数据分析过程中，最重要的是规划好分析的步骤，不要被编程细节所困
二、数据分析简介
本次教程数据集来源于实习僧网站(仅供学习与研究)：
https:www.shixiseng.com
关于如何爬取实习僧网站Python实习数据请看爬虫实战篇：
Web爬虫|入门实战之实习僧（编码反爬）
数据集格式如下：
#使用Pandas的read_excel()方法加载数据集：
import pandas as pd
filename = '2021_Python_shixi_data.xlsx'
df = pd.read_excel(filename)
使用type()函数查看df的类型：
print(type(df))
类型如下：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#使用head()方法，默认只显示前5条数据：
print(df.head())
控制台输出：
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如果我们想查看更多数据，可由参数n来控制，比如我们想要查看前面10条数据：
print(df.head(n=10))
控制台输出：
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#而使用tail()方法可查看最后5条数据：
print(df.tail())
控制台输出：
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同样的，我们想要查看最后10条数据，使用参数n来控制：
print(df.tail(n=10))
控制台输出：
position salary location degree time duration
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其实不用给参数n赋值，直接写数字也可：
print(df.head(10))
print(df.tail(10))
三、数据查看
DataFrame属性查看
#使用shape属性查看DataFrame的行数和列数：
print(df.shape)
控制台输出：
(239, 6)
shape属性会返回一个元组
#使用columns属性查看列名：
print(df.index)
控制台输出：
Index([‘position’, ‘salary’, ‘location’, ‘degree’, ‘time’, ‘duration’], dtype=‘object’)
#使用dtypes属性查看每列的数据类型：
position object
salary object
location object
degree object
time object
duration object
dtype: object
注意：Pandas中的object类型相当于Python中的str类型
DataFrame子集查看
#获取单个列子集
比如我们想要获取position这个属性的整列数据：
position = df['position']
print(position.head())
查看前5行数据如下：
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1 python开发工程师
2 Python工程师
3 python实习生
4 Python开发工程师
Name: position, dtype: object
查看单列子集的类型：
print(type(df['position']))
控制台输出：
<class 'pandas.core.series.Series'>
#获取多列子集
获取指定属性的多列子集，需要传入一个列表，也就是嵌套了两个方括号：
position = df[['position', 'salary', 'location']]
print(position.head())
同样查看前5行数据如下：
position salary location
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查看多列子集的类型：
print(type(df[['position', 'salary', 'location']]))
控制台输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#获取单行子集
使用DataFrame的loc(索引标签)属性获取行数据，比如现在我们要获取第一行数据：
print(df.loc[0])
数据如下：
position 三维人体/三维视觉算法实习生
salary 250-300/天
location 全国
degree 硕士
time 5天／周
duration 实习3个月
Name: 0, dtype: object
如果我们要获取最后一行数据：
print(df.loc[df.shape[0] - 1])
数据如下：
position 信息安全工程师
salary 150-300/天
location 广州
degree 大专
time 5天／周
duration 实习8个月
Name: 238, dtype: object
也可以使用全局函数len()来获取DataFrame的总长度，然后减1，以此来获取最后一行数据：
print(df.loc[len(df) - 1])
查看第一行数据的类型：
print(type(df.loc[0]))
控制台输出：
<class 'pandas.core.series.Series'>
#获取多行子集
与获取多列子集一样，也需要使用两个方括号嵌套，比如我们想要获取第1行、第5行、第15行数据：
print(df.loc[[0, 4, 14]])
数据如下：
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查看多行数据的类型：
print(type(df.loc[[0, 4, 14]]))
控制台输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
可见子集的类型取决于我们获取数据的字段属性和数量
我们也可以使用DataFrame的iloc(索引行号)属性获取行数据，请注意，索引标签包含索引行号，却不限于行号，比如之前我们在定义DataFrame时可以通过赋值index属性来自定义索引标签，之前所定义的索引标签就是字母符号，使用方式和上面是类似的：
print(df.iloc[0])
print(df.iloc[len(df) - 1])
print(df.iloc[[0, 4, 14]])
#使用混合方式获取子集
更进一步的数据获取可以选择混合方式，语法为df.loc[[row], [column]]或者df.iloc[[row], [column]]
#使用loc属性混合方式获取子集
比如我们想要获取python实习数据的实习岗位和酬劳字段的第1行、第5行、第15行数据：
print(df.loc[[0, 4, 14], ['position', 'salary']])
数据如下：
position salary
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4 Python开发工程师 120-200/天
14 Python开发实习生 250-500/天
现在不同调用type()函数，我们也能知道这是一个DataFrame类型，因为有3条数据且还是两个字段属性
既然传入的是一个列表，那么我们可以使用切片语法或者range()函数来进行范围索引，比如我们想要获取前6行数据，并且希望每隔2个位置进行选取：
print(df.loc[:6:2, ['position', 'salary']])
数据如下：
position salary
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6 Python实习生 200-300/天
如果改用range()函数(会返回一个生成器)，代码如下：
print(df.loc[list(range(0, 6, 2)), ['position', 'salary']])
数据如下：
position salary
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2 Python工程师 0-50/天
4 Python开发工程师 120-200/天
注意：此时不包含第6行数据，是因为使用切片语法进行跳跃选取时包含指定的最后索引，前提是最后索引位置要达到跳跃的整数倍，即：
last_index % skip == 0
而使用range()函数进行跳跃选取时是不包含最后索引位置的
那么现在有一个问题，就是loc的混合和iloc的混合有什么不同的？
假设我们使用loc[:8:2, [0, 1]]的方式能获取到相同数据吗？试验一下：
print(df.loc[:8:2, [0, 1]])
报错如下：
KeyError: "None of [Int64Index([0, 1], dtype=‘int64’)] are in the [columns]
很明显，当我们使用loc混合方式时，传入的字段属性列表只能是str(字符串)类型的
#使用iloc属性混合方式获取子集
想要使用iloc属性混合方式也可以使用切片语法及range()函数，比如获取所有实习岗位和酬劳这两个字段的行数据，如下：
print(df.iloc[:, [0, 1]])
数据如下：
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.. ... ...
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238 信息安全工程师 150-300/天
[239 rows x 2 columns]
相同的问题，假设我们使用iloc[:, [‘position’, ‘salary’]]的方式能获取到相同数据吗？试验一下:
print(df.iloc[:, ['position', 'salary']])
还是会报错：
IndexError: .iloc requires numeric indexers, got [‘position’ ‘salary’]
意思就是说使用.iloc混合方式时需要使用数值索引，也就是整型索引
四、知识总结
本篇教程简单介绍了数据分析师的就业前景，在这个以数据为王的时代还是比较受欢迎的，之后介绍了如何使用pandas加载Excel文件数据，查看DataFrame的属性，行数据，列数据，根据指定索引查看范围数据，使用混合方式查看数据，pandas还可以读取与存储更多类型的数据，会在后面的教程中介绍
采用pandas来处理数据，目的是为了实现自动化流程和代码复现性，避免执行重复性的任务，而借助脚本语言我们可以实现
五、作者Info
Author：小鸿的摸鱼日常，Goal：让编程更有趣！
专注于算法、爬虫，网站，游戏开发，数据分析、自然语言处理，AI等，期待你的关注，让我们一起成长、一起Coding！
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