1 第一章：数据载入及初步观察¶

1.1载入数据

数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview

1.1.1任务一：导入numpy和pandas

#写入代码
import numpy as np
import pandas as pd
import os, sys

【提示】如果加载失败，学会如何在你的python环境下安装numpy和pandas这两个库

1.1.2 任务二：载入数据

(1) 使用相对路径载入数据
(2) 使用绝对路径载入数据

#写入代码
df1=pd.read_csv("C:/Users/lenovo/test_1.csv")
print(df1[:5])
df3=pd.read_table("C:/Users/lenovo/test_1.csv")
print("---------------")
print(df3[:5])

在这里插入图片描述

#写入代码
df2=pd.read_csv("test_1.csv")
print(df2[:5])
print(os.getcwd())

【提示】相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。
【思考】知道数据加载的方法后，试试pd.read_csv()和pd.read_table()的不同，如果想让他们效果一样，需要怎么做？了解一下’.tsv’和’.csv’的不同，如何加载这两个数据集？
【总结】加载的数据是所有工作的第一步，我们的工作会接触到不同的数据格式（eg:.csv;.tsv;.xlsx）,但是加载的方法和思路都是一样的，在以后工作和做项目的过程中，遇到之前没有碰到的问题，要多多查资料吗，使用googel，了解业务逻辑，明白输入和输出是什么。

pd.read_csv()和pd.read_table()的不同
表面上看貌似要挤一点且没有格式输出
后者直接把第一列当作索引且分隔符不同
csv数据列用逗号分隔 tsv用制表符

1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取

#写入代码
df=pd.read_csv('test_1.csv',chunksize=100)

for chunk in df:
    print("-----------------------------------------")
    print(chunk)
print("****************")
print(chunk)

在这里插入图片描述
【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？

【提示】大家可以chunker(数据块)是什么类型？用for循环打印出来出处具体的样子是什么？
允许迭代式读取文件 read_csv返回的TextParser对象可以分块式处理文件就像 文件分隔符
pandas.core.frame.DataFrame chunker相当于df中的某一块具体数据由迭代次数决定就像某个数据在列表中一样

1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]

PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口

df = pd.read_csv('train.csv')
print(df.columns)
df.columns=['乘客ID', '是否幸存', '乘客等级(1/2/3等舱位)', '乘客姓名', '性别', '年龄', '堂兄弟/姐妹个数',
       '父母与小孩个数', '船票信息', '票价', '客舱', '登船港口']
print(df.columns)

【思考】所谓将表头改为中文其中一个思路是：将英文列名表头替换成中文。还有其他的方法吗？
1. 将索引看成字典/列表直接赋值
2. 重命名dataframe.rename(columns = {“old1”: “new1”, “old2”:“new2”}, inplace=True) inplace是代替在原有基础上直接改

1.2 初步观察

导入数据后，你可能要对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等

df.info()

在这里插入图片描述

1.2.1 任务一：查看数据的基本信息¶

print(df.shape)#行列
print(len(df))#行
df['乘客ID'].dtype
df['乘客ID'].isnull()

在这里插入图片描述
【提示】有多个函数可以这样做，你可以做一下总结
这还真的没总结下次来总结一下
df.index
df.columns
df.dtype
type(df)
df[‘乘客ID’].isnull()
df[‘乘客ID’].notnull()
df.values

1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据

print(df.head(10))
print(df.tail(15))

1.2.3 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False

df.notnull()

在这里插入图片描述
总结】上面的操作都是数据分析中对于数据本身的观察

【思考】对于一个数据，还可以从哪些方面来观察？找找答案，这个将对下面的数据分析有很大的帮助

整型还是浮点型默认值数据本身合理范围以及类型

1.3保存数据

任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv

# 注意：不同的操作系统保存下来可能会有乱码。大家可以加入`encoding='GBK' 或者 ’encoding = ’utf-8‘‘`
df.to_csv('train_chinese.csv')

【总结】数据的加载以及入门，接下来就要接触数据本身的运算，我们将主要掌握numpy和pandas在工作和项目场景的运用。