# 在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，主要細(xì)分為明確目標(biāo)、應(yīng)用思維和如下8個(gè)具體步驟：

1、讀取數(shù)據(jù)

2、清洗數(shù)據(jù)

3、操作數(shù)據(jù)

4、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

5、整理數(shù)據(jù)

6、分析數(shù)據(jù)

7、展現(xiàn)數(shù)據(jù)

8、總結(jié)報(bào)告

接下來將介紹使用python來具體處理數(shù)據(jù)，包括上面幾個(gè)步驟的實(shí)現(xiàn)，以及給出具體的操作例子。

需要記住的是使用python處理數(shù)據(jù)所用到的 具體函數(shù)、方法。

#一、python讀取數(shù)據(jù)

''''''

1、簡要

2、如何從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)

3、如何從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)

4、如何從網(wǎng)頁中讀取數(shù)據(jù)

''''''

1、簡要

讀取數(shù)據(jù)時(shí)數(shù)據(jù)分析的第一步，相對(duì)來說比較簡單，讀取數(shù)據(jù)類型可以大致分為幾類，一般用到的都是從 excel表、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)頁中進(jìn)行讀取。

我們使用python中的pandas庫來實(shí)現(xiàn)讀取操作。

2、如何從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)

Python代碼如下：

讀取數(shù)據(jù)之前需要導(dǎo)入pandas庫

#導(dǎo)入pandas庫

import pandas as pd

#導(dǎo)入Excel文件

df = pd.read_excel('文件名.xlsx')

3、如何從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)

讀取數(shù)據(jù)之前需要安裝pymysql模塊

# 安裝pymysql模塊(在終端操作)

pip install pymysql

#安裝后，讀取操作代碼如下：

import pandas as pd

import pymysql

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接

conn = pymysql.connect(host='', user='', passwd='', database='')

# 創(chuàng)建游標(biāo)

cursor = conn.cursor()

# 寫SQL語句

sql = "select * from 表名"

#讀取數(shù)據(jù)

df = pd.read_sql(sql,conn)

df.head()

# 關(guān)閉游標(biāo)

cursor.close()

# 關(guān)閉連接

conn.close()

4、如何從網(wǎng)頁中讀取數(shù)據(jù)

訪問網(wǎng)頁時(shí)需要用到ssl模塊，解決證書不受信任問題

import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# 網(wǎng)址

url = 'http://s.askci.com/stock/a/?reportTime=2019-03-31&pageNum=1'

#讀取網(wǎng)頁中表格數(shù)據(jù)

dfs = pd.read_html(url)

#二、python清洗數(shù)據(jù)

'''

1、如何查找異常

2、如何排除重復(fù)

3、如何刪除缺失

4、如何補(bǔ)全缺失

5、應(yīng)用案例

'''

下面使用待清洗的撲克牌作為示例，來完成以上操作。

import numpy as np

import andas as pd

pd.set_option('max_rows',10)

df = df.read_excel("待清洗的撲克牌.xlsx")

df

返回結(jié)果如下：

1、如何查找異常

在清洗數(shù)據(jù)之前需要把異常的數(shù)據(jù)查找出來，觀察異常數(shù)據(jù)特征，然后確定清洗方法。

一般查找數(shù)據(jù)異常方式：

查找某一列缺失

查找重復(fù)的行列

查找某一列的唯一值

#查找花色缺失的行

df[df.花色.isnull()]

# 查找完全重復(fù)的行

df[df.duplicated()]

# 查找某一列重復(fù)的行

df[df.編號(hào).duplicated()]

#查找牌面所有唯一值

df.牌面.unique()

返回結(jié)果如下：

根據(jù)常識(shí)可以得出，'30'為異常值。

#查找牌面包含30的異常值

df[df.牌面.isin(['30'])]

2、如何排除重復(fù)

使用drop_duplicates()函數(shù)，在排除重復(fù)后會(huì)得到新的返回值。

#排除完全重復(fù)的行，默認(rèn)保留第一行

df.drop_duplicates()

# 按照莫一列排除重復(fù)，默認(rèn)保留第一行

df.drop_duplicates(['花色'])

# 按照莫一列排除重復(fù)，默認(rèn)保留最后一行

df.drop_duplicates(['花色']，keep = 'last')

3、如何刪除缺失

使用dropna()默認(rèn)刪除包含缺失的行

使用撲克牌中不重復(fù)的花色為例

color =??df.drop_duplicates(['花色'])

#刪除花色缺失的行

color.dropna()

#刪除整行全部為空的行，需要指定how參數(shù)

color.dropna(how='all')

#刪除包含缺失值的列

color.dropna(axis = 1)

4、如何補(bǔ)全缺失

# 使用fillna()函數(shù)可以將缺失值填充成制定的值。

color.fillna('joker')

# 使用臨近值填充需要指定method參數(shù)

#用后面的值填充

color.fillna(method= 'bfill')

# 按字典填充

# 先制定一個(gè)缺失值

color.loc[2,'牌面'] = np.nan

color

#按列自定義補(bǔ)全缺失值

color.fillna({'花色'：0，'牌面'：1})

5、應(yīng)用案例

import numpy as np

import pandas as pd

# 設(shè)置最多顯示10行

pd.set_option('max_rows',10)

#從Excel文件中讀取原始數(shù)據(jù)

df = pd.read_excel('待清洗的撲克牌'.xlsx)

#補(bǔ)全缺失值

df = pd.fillna('joker')

#排除重復(fù)值

df = pd.drop_duplicates()

# 修改異常值

df.loc[4,'牌面'] = 3

# 增加一張缺少的牌

df = df.append({'編號(hào)'：4,'花色'：'黑桃?','牌面':2},ignore_index = True)

#按編號(hào)排序

df = df.sort_values('編號(hào)')

# 重置索引

df = df.reset_index()

# 刪除多余的列

df = df.drop(['index'],axis = 1)

#清洗好的數(shù)據(jù)保存到excel文件中

df.to_excel('清洗好的撲克牌'.xlsx，index = False)

df

上圖為完整的撲克牌數(shù)據(jù)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql 数据分析的步骤_数据分析8个主要步骤的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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