Python3 (基本 | 高度) 構文の練習 (|マルチスレッド|マルチプロセス|スレッド プール|プロセス プール テクノロジ)|マルチスレッドのセキュリティ問題の解決策
Python3 データサイエンスパッケージシリーズ (1): 実践的なデータ分析
Python3 データサイエンスパッケージシリーズ (2): 実践的なデータ分析
Python3 データサイエンスパッケージシリーズ (3): 実践的なデータ分析
1: read_table 関数を通じてデータを読み取り、(DataFrame) データ フレームを作成します。
# -*- コーディング:utf-8 -*- パンダインポート read_table から 「」 ファイル (rz.txt) からデータを読み取り、pandas DataFrame データ フレームを作成します。 「」 print(""" 知らせ： (1) エラーを避けるために、txt テキスト ファイルは UTF-8 形式で保存する必要があります。 (2) データ フレーム内の最初の n 項目のデータを表示するには、dataFrame.head(n) を使用します。最後の m 項目のデータには、dataFrame.tail(m) を使用します。デフォルトは 5 です。 """) dataFrame = read_table(r'./file/rz.txt', sep="\t") print("データの最初の 5 項目を表示: ", dataFrame.head(5)) プリント() print("データの最後の 5 項目を表示します: ", dataFrame.tail(5)) プリント() print("すべてのデータを表示") 印刷(データフレーム)
実行結果:
D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnalysisByTXTFileCreatePandasOfDataFrame.py
注:
(1) エラーを避けるために、txt テキスト ファイルは UTF-8 形式で保存する必要があります
(2) データ フレーム内の最初の n 項目のデータを表示するには、データ フレームの最後の m 項目に対して dataFrame.head(n); を使用します。データ、dataFrame.tail(m) を使用します; デフォルトは 5 です最初の 5 件のデータを表示: 学生 ID クラス名 性別 英語 体育 軍事訓練スコア ハイジェネレーション ソリューション 0
2308024241 23080242 ジャッキー・チェン 男性 76 78 77 40 23 60.0
1 2308024244 23080242 周儀 女性 66 91 75 47 47 44.0
2 230 8024251 23080242 張伯南 85 81 75 45 45 60.0
3 2308024249 23080242 ズハオ 男性 65 50 80 72 62 71.0
4 2308024219 23080242 アザラシ 女性 73 88 92 61 47 46.0次の 5 つのデータを表示: 学生 ID クラス名 性別 英語 体育 軍事訓練スコア ハイジェネレーション ソリューション 16
2308024433 23080244 Li Daqiang 男性 79 76 77 78 70 NaN
17 2308024428 23080244 Li Sidetong 男性 64 96 91 69 60 NaN
18 2308 024402 23080244 ワン・フイン 73 74 93 70 71 75.0
19 2308024422 23080244 李暁良 男性 85 60 85 72 72 NaN
20 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71.0すべてのデータを表示
学生ID クラス名 性別 英語 体育 軍事訓練スコア ハイジェネレーションソリューション
0 2308024241 23080242 ジャッキー・チェン 男性 76 78 77 40 23 60.0
1 2308024244 23080242 周儀 女性 66 91 75 47 47 44.0
2 2 30802 4251 23080242 チャン・ボナン85 81 75 45 45 60.0
3 2308024249 23080242 ズハオ 男性 65 50 80 72 62 71.0
4 2308024219 23080242 アザラシ 女性 73 88 92 61 47 46.0
5 2308024201 23080242チーペイ 男性 60 50 89 71 76
71.0 6 2308024347 23080243 リーファ 女性 67 61 84 61 65 78.0 7 2308024307
23080243 チェン・ティアンナン 76 79 86 69 40 69.0
8 2308024326 23080243 ユー・ハオ 男性 66 67 85 65 61 71.0
9 2308024320 23080243 リー・ジア 女性 62 浮気90 60 67 77.0
10 2308024342 23080243 リー・シャンチュウ 男性 76 90 84 60 66 NaN
11 2308024310 23080243 グオ・ドゥ 女性 79 67 84 64 64 79.0
12 2308024435 23080244 ジャン・イータオ 男性77 71 欠席 61 73 NaN 13 2308024432 23080244 趙裕 男性 74 74 88
68 70 71.0
14 2308024446 23080244 Zhou Lu 女性 76 80 77 61 74 80.0
15 2308024421 23080244 Lin Jianxiang 男性 72 72 81 63 90 NaN
16 2308024433 23080244 Li Daqiang 男性 79 76 77 78 70 NaN
17 23080 24428 23080244 リー・サイドトン 男性 64 96 91 69 60 NaN
18 2308024402 23080244ワン・フイン 73 74 93 70 71 75.0
19 2308024422 23080244 李暁良 男性 85 60 85 72 72 NaN
20 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71.0プロセスは終了コード 0 で終了しました
2: read_csv|read_table を通じて csv 形式のデータを読み取り、(DataFrame) データ ブロックを作成します
# -*- coding:utf-8 -*- from pandas import read_csv, read_table ''' 从文件(rz.cvs)读取数据创建pandas的DataFrame数据框 ''' dataFrame = read_csv(r'./file/rz.csv', sep=",") print("读取cvs文件的所有数据: ") print(dataFrame) print() print("读取前5行数据:") print(dataFrame.head(5)) print() print("读取后5行数据:") print(dataFrame.tail(5)) print() print("使用read_table读取csv数据也是可以的") dataFrame = read_table(r'./file/rz.csv', sep=",") print("读取cvs文件的所有数据: ") print(dataFrame)
运行效果：
D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnalysisByCVSFileCreatePandasOfDataFrame.py は、
CVS ファイルのすべてのデータを読み取ります:
学生番号 クラス名 性別 英語 スポーツ 軍事訓練スコア 高世代ソリューション
0 2308024241 23080242 ジャッキー・チェン 男性 76 78 77 40 23 60
1 2308024244 23080242 ジョウ・イー 女性 66 91 75 47 47 44
2 2308024251 23080242 チャン・ボー 男性 85 81 75 45 45 60
3 2 308024249 23080242 ズハオ 男性 65 50 80 72 62 71
4 2308024219 23080242アザラシ 女性 73 88 92 61 47 46
5 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71
6 2308024347 23080243 リーファ 女性 67 61 84 61 65 78 7 2308024307 230802 43 チェン・
ティアン 男性 76 79 86 69 40 69
8 2308024326 23080243 ユー・ハオ 男性 66 67 85 65 61 71
9 2308024320 23080243 リー・ジア 女性 62 浮気 90 60 67 77
10 2308024342 23080243 リー・シャンチュウ 男性 7 6 90 84 60 66 60 11 2308024310 23080243 郭都
女性 79 67 84 64 64 79 12 2308024435 23080244
Jiang Yitao 男性 77 71 試験に欠席 61 73 76
13 2308024432 23080244 Zhao Yu 男性 74 74 88 68 70 71 14 2308024446 23080244 Zhou
Lu 女性 76 80 77 61 74 80 15 2308024421 23080244 林建祥 男性 72 72 81 63
90 75
16 2308024433 23080244 李大強 男性 79 76 77 78 70 70
17 2308024428 23080244 李側通 男性 64 96 91 69 60 77 18 2308024402 23080244
王輝 女性 73 74 93 70 71 75 19 2308024422 23080244 李暁良 男性 85
60 85 72 72 83
20 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71データの最初の 5 行を読み取ります。
学生 ID クラス名 性別 英語 体育 軍事訓練スコア ハイジェネレーション ソリューション
0 2308024241 23080242 ジャッキー・チェン 男性 76 78 77 40 23 60
1 2308024244 23080242 周儀 女性 66 91 75 47 47 44
2 2 308 024251 23080242チャン・ボナン 85 81 75 45 45 60
3 2308024249 23080242 ズハオ 男性 65 50 80 72 62 71
4 2308024219 23080242 アザラシ 女性 73 88 92 61 47 46読み取り後の 5 行のデータ:
学生 ID クラス名 性別 英語 体育 軍事訓練スコア ハイジェネレーション ソリューション
16 2308024433 23080244 李大強 男性 79 76 77 78 70 70 17 2308024428 23080244 李
側通 男性 64 96 91 69 60 7 7 18 2308024402 23080244 王
ホイ 女性 73 74 93 70 71 75
19 2308024422 23080244 リー・シャオリアン 男性 85 60 85 72 72 83
20 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71read_table を使用して csv データを読み取ることもできます
cvs ファイルのすべてのデータを読み取ります:
学生番号、クラス、名前、性別、英語、スポーツ、軍事訓練、スコア、上級世代、解決番号 0
2308024241 23080242 Jackie Chan,男性、76 78 77 40 23 60
1 2308024244 23080242 周儀 女性 66 91 75 47 47 44
2 2308024251 23080242 張波 男性 85 81 75 45 45 60 3 2308024249 23080242 ズハオ 男性 65
50 80 72 62 71 4 2308024219 2308024 2
アザラシ 女性73 88 92 61 47 46
5 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71
6 2308024347 23080243 リーファ 女性 67 61 84 61 65 78 7 2308024307 23 080243
チェン・ティアン 男性 76 79 86 69 40 69 8 2308024326 23080243
ユーハオ 男性 66 67 85 65 61 71
9 2308024320 23080243 リー・ジア 女性 62 浮気 90 60 67 77
10 2308024342 23080243 リー・シャンチュウ 男性 76 90 84 60 66 60
11 2308024310 23080243 グオ・ドゥ 女性 79 67 84 64 64 79
12 2308024435 23080244 ジャン・イータオ 男性77 71 試験に欠席 61 73 76 13 2308024432 23080244 趙裕 男性
74 74 88 68 70 71 14
2308024446 23080244 周陸 女性 76 80 77 61 74 80
15 2308024421 23080244 林建祥 男性 72 72 81 63 90 75 16 2308024433 23080244 李大強 男性79 76 77 78 70 70 17 23080 24428 23080244 リー・サイドトン 男性 64
96 91
69 60 77
18 2308024402 23080244 ワン・フインブ 73 74 93 70 71 75
19 2308024422 23080244 李暁良 男性 85 60 85 72 72 83
20 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 5 0 89 71 76 71プロセスは終了コード 0 で終了しました
3: Excel データを読み取り、read_excel 関数を通じて (DataFrame) データ フレームを作成します。
# -*- コーディング:utf-8 -*- パンダから read_excel をインポート 「」 ファイル (i_nuc.xls) からデータを読み取り、pandas DataFrame データ フレームを作成します。 「」 dataFrame = read_excel(r'./file/i_nuc.xls',sheet_name="Sheet3") 印刷(データフレーム) プリント() print("データの最初の 5 行を読み取ります:") print(dataFrame.head(5)) プリント() print("データの最後の 5 行を読み取ります:") print(dataFrame.tail(5))
実行結果:
D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnalysisByExcelFileCreateDataFrame.py
学生ID クラス名 性別 英語 スポーツ 軍事訓練スコア ハイジェネレーション ソリューション
0 2308024241 23080242 ジャッキー・チェン 男性 76 78 77 40 23 60
1 2308024244 23080242 ジョウ・イー 女性 66 91 75 47 47 44
2 2308024251 23080242 チャン・ボー 男性 85 81 75 45 45 60
3 2308024249 23080242 ズハオ 男性 65 50 80 72 62 71 4 2308024219 23080242
シールメス 73 88 92 61 47 46 5
2308024201 23080242 故ペイナン 60 50 89 71 76 71
6 2308024347 23080243 リー・ファ 女性 67 61 84 61 65 78
7 2308024307 23080243 チェン・ティアン 男性 76 79 86 69 40 69
8 2308024326 23080243 ユー・ハオ 男性 66 67 85 65 61 71
9 2308024320 23080243 リー・ジア 女性 62 浮気 90 60 67 77
10 2308024342 23080243 リー・シャンチュウ 男性 7 6 90 84 60 66 60 11 2308024310 23080243 郭都
女性 79 67 84 64 64 79 12 2308024435 23080244
Jiang Yitao 男性 77 71 試験に欠席 61 73 76
13 2308024432 23080244 Zhao Yu 男性 74 74 88 68 70 71 14 2308024446 23080244 Zhou
Lu 女性 76 80 77 61 74 80 15 2308024421 23080244 林建祥 男性 72 72 81 63
90 75
16 2308024433 23080244 李大強 男性 79 76 77 78 70 70
17 2308024428 23080244 李側通 男性 64 96 91 69 60 77 18 2308024402 23080244
王輝 女性 73 74 93 70 71 75 19 2308024422 23080244 李暁良 男性 85
60 85 72 72 83
20 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71データの最初の 5 行を読み取ります。
学生 ID クラス名 性別 英語 体育 軍事訓練スコア ハイジェネレーション ソリューション
0 2308024241 23080242 ジャッキー・チェン 男性 76 78 77 40 23 60
1 2308024244 23080242 周儀 女性 66 91 75 47 47 44
2 2 308 024251 23080242チャン・ボナン 85 81 75 45 45 60
3 2308024249 23080242 ズハオ 男性 65 50 80 72 62 71
4 2308024219 23080242 アザラシ 女性 73 88 92 61 47 46読み取り後の 5 行のデータ:
学生 ID クラス名 性別 英語 体育 軍事訓練スコア ハイジェネレーション ソリューション
16 2308024433 23080244 李大強 男性 79 76 77 78 70 70 17 2308024428 23080244 李
側通 男性 64 96 91 69 60 7 7 18 2308024402 23080244 王
ホイ 女性 73 74 93 70 71 75
19 2308024422 23080244 リー・シャオリアン 男性 85 60 85 72 72 83
20 2308024201 23080242 チーペイ 男性 60 50 89 71 76 71プロセスは終了コード 0 で終了しました
4: read_sql 関数を通じてさらにデータを読み取り、mysql データを使用して (DataFrame) データ フレームを作成します。
# -*- コーディング:utf-8 -*- パンダをPDとしてインポートする pymysqlをインポートする 「」 ファイル データ フレーム テーブルからデータを読み取り、pandas DataFrame データ フレームを作成します 「」 conn = なし データフレーム = なし 試す： # データベース接続を開きます db = pymysql.connect(host="localhost", user="ユーザー名", パスワード="パスワード", database="データベース名", charset='utf8' ) conn = pymysql.connect(user="root"、password="123456"、host="localhost"、database="tope-pay-user"、port=3306、 charset='utf8'、autocommit=False) sql = "sys_books から * を選択" print("pandas モジュールを使用して mysql テーブルからデータをインポートします") dataFrame = pd.read_sql(sql, conn) エラーとして例外を除く: print("pandas モジュールのインポート テーブル sys_books でデータ例外が発生しました: ", err) ついに： conn.close() print("インポートされた dataFrame データは次のとおりです:") 印刷(データフレーム)
pandas モジュールを使用して mysql テーブルからデータをインポートします
D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnaracyByMySQLCreateDataFrame.py:16: UserWarning: pandas は SQLAlchemy 接続可能 (エンジン/接続) またはデータベース文字列 URI または sqlite3 DBAPI2 接続のみをサポートします. その他の DBAPI2 オブジェクトはテストされていません。SQLAlchemy の使用を検討してください。
dataFrame = pd.read_sql(sql, conn)
インポートされた dataFrame データは次のとおりです:
id NAME ... update_time deleteed
0 1 ゼロから学ぶ Python3 ... 2023-09-26 16:58 :34 0
1 2 Java をゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
2 3 C++ をゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
3 4 Python を学ぶデータをゼロから可視化... 2023-09-26 16:58:34 0
4 5 C言語をゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
5 6 androidをゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
6 7 Python3をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
7 8 Java をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
8 9 C++ をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
9 10 Python データ視覚化をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
10 11 C 言語をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
11 12 Android をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0[12行×8列]
5: mysql データを読み取り、create_engine 関数を通じて (DataFrame) データ フレームを作成します。
# -*- コーディング:utf-8 -*- sqlalchemyインポートcreate_engineから パンダをPDとしてインポートする MYSQL_HOST = 'ローカルホスト' MYSQL_PORT = '3306' MYSQL_USER = 'ルート' MYSQL_PASSWORD = '123456' MYSQL_DB = 'tope-pay-user' 「」 ファイル データ フレーム テーブルからデータを読み取り、pandas DataFrame データ フレームを作成します 「」 Engine = create_engine('mysql+pymysql://%s:%s@%s:%s/%s?charset=utf8' % (MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_HOST、MYSQL_PORT、MYSQL_DB)) sql = 'sys_books から * を選択' df = pd.read_sql(SQL, エンジン) pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 印刷(df)
実行結果:
D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnaracyByMySQLCreate_engineDataFrame.py
id NAME ... update_time 削除されました
0 1 Python3 をゼロから学習します ... 2023-09-26 16:58 :34 0
1 2 Java をゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
2 3 C++ をゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
3 4 Python データをゼロから学ぶ可視化... 2023-09-26 16:58:34 0
4 5 C言語をゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
5 6 Androidをゼロから学ぶ... 2023-09-26 16:58:34 0
6 7 Python3 をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
7 8 Java をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
8 9 C++をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
9 10 Pythonのデータ視覚化をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0
10 11 C言語をゼロから学ぶ。 .. 2023-09-26 17:09:41 0
11 12 Android をゼロから学ぶ... 2023-09-26 17:09:41 0[12行×8列]
プロセスは終了コード 0 で終了しました
6: to_cvs 関数を使用して DataFrame から CVS ファイルにデータをエクスポートする
# -*- コーディング:utf-8 -*-
パンダをPDとしてインポートする
パンダインポートシリーズより
「」
関数 to_cvs を使用して DataFrame から CVS ファイルにデータをエクスポートします
「」
dataFrame = pd.DataFrame(({'年齢': シリーズ([26, 85, 64]), '名前': シリーズ(['ベン', 'ジョン', 'ジェリー'])}))
#DataFrameデータブロックの作成
印刷(データフレーム)
# データを (./file/01.csv) ファイルにエクスポートします。インデックスはデフォルトで含まれます
dataFrame.to_csv('./file/01.csv')
# データをjson形式のデータにエクスポートする
dataFrame.to_json('./file/001.json')
# データを (./file/02.csv) ファイルにエクスポートします。インデックスはありません
dataFrame.to_csv("./file/02.csv", インデックス=False)
7: to_execl 関数を使用してデータを Excel ファイルにエクスポートする
# -*- コーディング:utf-8 -*-
パンダをPDとしてインポートする
パンダインポートシリーズより
「」
to_execl 関数を使用してデータを Excel ファイルにエクスポートする
「」
dataFrame = pd.DataFrame(
{'年齢': シリーズ([26, 85, 64]),
'名前': シリーズ(['ベン', 'ジョン', 'ジェリー'])}
)
# データを Excel にエクスポート; デフォルトでインデックス付き
dataFrame.to_excel("./file/01.xlsx")
# インデックスなし
dataFrame.to_excel("./file/02.xlsx", インデックス=False)
8: create_engine 関数と to_sql 関数を使用してデータを mysql データベースにエクスポートする
# -*- コーディング:utf-8 -*- パンダをPDとしてインポートする インポート日時 パンダインポートシリーズより sqlalchemyインポートcreate_engineから 「」 create_engine と to_sql を使用してデータを mysql データベースにエクスポートします 「」 MYSQL_HOST = 'ローカルホスト' MYSQL_PORT = '3306' MYSQL_USER = 'ルート' MYSQL_PASSWORD = '123456' MYSQL_DB = 'tope-pay-user' Engine = create_engine('mysql+pymysql://%s:%s@%s:%s/%s?charset=utf8' % (MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_HOST、MYSQL_PORT、MYSQL_DB)) 日 = datetime.datetime.now() # データフレームを構築する dataFrame = pd.DataFrame( {'name': Series(['ゼロから学ぶ Python3', 'ゼロから学ぶ Java', 'ゼロから学ぶ C', 'ゼロから学ぶ Python データ視覚化', 'ゼロから学ぶ C 言語', 「アンドロイドをゼロから学ぶ」])、 'カテゴリ': シリーズ(['Python', 'Java', 'C++', 'Python', 'C', 'Android']), '価格': シリーズ(['79.00', '90.00', '70.00', '49', '39', '89']), 'publish_time': Series([日、日、日、日、日、日]), 'create_time': Series([日、日、日、日、日、日]), 'update_time': シリーズ([日、日、日、日、日、日]), '削除済み': シリーズ([0, 0, 0, 0, 0, 0]) } ) # mysqlデータベースに保存 dataFrame.to_sql(name='sys_books'、con=engine、if_exists='append'、index=False、index_label=False) sql = 'sys_books から * を選択' df = pd.read_sql(SQL, エンジン) 印刷(df) print(df.shape)実行結果:
D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\dataanalysis\DataAnalysisDataFromDataFrameToMySQL.py
id NAME ... update_time 削除されました
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