做数据分析相关工作，无论是做周报，月报还是专题分析，我们都要遵循数据分析流程，如下六个步骤：

数据分析流程.png

一、观察数据

下载demo数据集
链接：https://pan.baidu.com/s/1-E-JBMslMqsDm6r2LZVT6w
提取码：r9bf

1、引入 pandas 和 numpy 包，从给出的路径读数据集

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('C:/Users/cherich/Desktop/datas/foods.csv',encoding='gbk')

2、查看数据，主要有以下方法，大家可以自己试下效果

① 随机打印出数据集的十行

data.sample(10)

image.png

② 查看几行几列

data.shape

③ 查看数据情况，比如均值，标准差，最大值等

data.describe()

④打印出数据集的前五行

data.head()

⑤打印数据集的后五行

data.tail()

⑥查看数据缺失值(也就是空值)情况

data.info()

image.png

我们看到per_money字段是存在缺失值的，那我们如何处理呢。

二、处理缺失值

现在我们知道了数据集中存在缺失值，处理缺失值有两种方法

1、删除
2、填充

首先过滤下有多少缺失值

# 方法一
data[data['per_money'].isnull()==False]
# 方法二
data[data['per_money'].notnull()==True]
# 方法三
total_missing = data.isnull().sum()
total_cells = len(data)
# 缺失值的百分比
print((total_missing/total_cells) * 100)

image.png

可以进一步看看数据集中缺失值的数目占总数的百分比，结果约为 29%，四分之一的数据都缺失了！

接下来，我们要分析出现缺失值的原因，如果一个数据值缺失是因为它根本不存在，那么我们就没有必要去猜它可能的值，我们需要做的就是让它继续为 NaN；如果一个数据值缺失是因为没有被记录，我们就应该基于与它同行同列的其他值，来猜想它的可能值。像我们本数据集中的情况，明显是因为没有被记录，需要对它删除。

1、删除

①drop()：单纯的删除数据

语法格式：df.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

① labels ：是要删除的⾏列的名字，⽤列表给定。
② axis ： axis=1表示列，axis=0表示⾏
③ index： 直接指定要删除的⾏。
⑥ columns： 直接指定要删除的列。
⑦ inplace=False：默认该删除操作不改变原数据，⽽是返回⼀个执⾏删除操作 后的新 dataframe。
⑧ inplace=True：则会直接在原数据上进⾏删除操作，删除后⽆法返回。

删除⾏列有两种⽅式

data.head()

image.png

我们想要删除ID列

方法一 ：labels='列名',axis=1的组合

data.drop(labels='ID',axis=1,inplace=True)

image.png

方法二：index或columns直接指定要删除的⾏或列

data.drop(columns='ID',inplace=True)

②dropna()：默认将只要含有NaN的整⾏数据删掉

语法格式：df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, inplace=False)
对列做删除操作，需要添加axis参数，axis=1表示列，axis=0表示⾏
删除整⾏都是空值的数据需要添加how='all'参数 ,举栗子如下：

df = pd.DataFrame([[1,2,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,4]],columns=['a','b','c'])
df

image.png

df.dropna(how='all')

image.png

thresh参数筛选想要删除的数据，thresh=n保留⾄少有n个⾮NaN数据的⾏,举个栗子：

df = pd.DataFrame([[1,2,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,4]],columns=['a','b','c'])
df.dropna(thresh=2)

image.png

像我们本文的数据集，我们只需要把空值删掉就好，我们看到含有Nan的行就删除了

data.dropna(inplace=True)
data

image.png

2、填充

fillna()

语法格式：df.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None)

method=‘ffill’表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值；bfill，则相反，举个栗子：

data.head()

image.png

data.fillna(method='ffill')

image.png

limit=n 表示最多填补n个,举个栗子：

data.fillna(method='ffill',limit=1)

image.png

注意：method参数不能与value参数同时出现

三、删除重复值

1、duplicated() 函数可以判断是否重复

# 查看重复值
print(len(da[da.duplicated()==True]))

2、drop_duplicates()将重复的数据⾏进⾏删除

# 删除重复值
da.drop_duplicates(inplace=True)

希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油