Python data analysis entry project--analyze the data of the world's top 500

Python data analysis entry project-analysis of the global top 500 data

Here I use a simple simple data analysis introductory project. Here I will not talk about data downloading and crawling. I will directly give the link to the CSV file and click it to download.
Link: link .
Okay, let's start directly. We will use the comment form to type the analysis directly in the narration.

import pandas as pd#一个很常用的数据分析模块--pandas
import matplotlib.pyplot as plt
'''导入函数pyplot,并指定别名为plt，可以后期不用反复输入pyplot。模块pyplot包含很多用于生成图表的函数'''
import seaborn as sns#调用样式声明
sns.set(style="darkgrid")#这里设置自己喜欢的样式

df = pd.read_csv('fortune500.csv')#这里在读取我们要分析的文件

df.head()
"""df是DataFrame的缩写，这里表示读取进来的数据
df.head()会将excel表格中的第一行看作列名，并默认输出之后的五行，
在head后面的括号里面直接写你想要输出的行数也行，比如2，10，100之类的。"""

df.tail()
""""同样的道理读取数据表格中的后五项"""

df.columns = ['year', 'rank', 'company', 'revenue', 'profit']
#重命名这些列，以便以后可以引用它们。
len(df)
#检测数据纵向的长度

25500

df.dtypes
'''检测数据类型，
如果一列中含有多个类型,则该列的类型会是object,同样字符串类型的列也会被当成object类型. 
不同的数据类型也会被当成object,比如int32,float32'''

year int64
rank int64
company object
revenue float64
profit object
dtype: object

non_numberic_profits = df.profit.str.contains('[^0-9.-]')
df.loc[non_numberic_profits].head()
'''我们这里通过检测查出没有利润的数据'''

#检测一些明显的错误
round(100*len(df.profit[non_numberic_profits])/len(df),2)

1.45

bin_sizes, _, _ = plt.hist(df.year[non_numberic_profits], bins=range(1955, 2006))

#清空不符合的行
df = df.loc[~non_numberic_profits]
df.profit = df.profit.apply(pd.to_numeric)
len(df)
#再次测长度

25313

df.dtypes

year int64
rank int64
company object
revenue float64
profit float64
dtype: object

#再次测类型
group_by_year = df.loc[:, ['year', 'revenue', 'profit']].groupby('year')
avgs = group_by_year.mean()
x = avgs.index
def plot(x, y, ax, title, y_label):#设立一个函数，方便后期的图标绘制
    ax.set_title(title)#给图标加上标题
    ax.set_ylabel(y_label)#给y轴加上标题
    ax.plot(x, y)#给出了输入、输出值的大小
    ax.margins(x=0, y=0)#给定了原点的坐标

#开始绘制曲线
y1 = avgs.profit#这里利润的数据给y1
fig, ax = plt.subplots()
"""常用的调用，调用函数subplots(),变量fig表示整张图片,ax表示图片中的各个图表，后面不再反复提了"""
#绘制曲线
plot(x, y1, ax, 'Increase in mean Fortune 500 company profits from 1955 to 2005', 'Profit (millions)')

#绘制收入曲线
y2 = avgs.revenue#把收入的数据给y2
fig, ax = plt.subplots()#见上文
plot(x, y2, ax, 'Increase in mean Fortune 500 company revenues from 1955 to 2005', 'Revenue (millions)')
#绘制曲线

def plot_with_std(x, y, stds, ax, title, y_label):#这里又定义了一个绘制曲线的函数
    ax.fill_between(x, y - stds, y + stds, alpha=0.2)#设置透明度
    plot(x, y, ax, title, y_label)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
title = 'Increase in mean and std Fortune 500 company %s from 1955 to 2005'#给定标题
stds1 = group_by_year.std().profit.values
stds2 = group_by_year.std().revenue.values
plot_with_std(x, y1.values, stds1, ax1, title % 'profits', 'Profit (millions)')
plot_with_std(x, y2.values, stds2, ax2, title % 'revenues', 'Revenue (millions)')
'''这里要绘制两个图像，所以有ax1,2之分'''
fig.set_size_inches(14, 4)#调节图像大小
fig.tight_layout(）#紧密布局

Source code reference-National University of Singapore teaching code