pandas 数据分析流程

Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了丰富的数据操作功能，非常适合用于数据分析。以下是一个典型的Pandas数据分析流程，包括数据准备、导入、清洗、统计分析和结果展示。

一、数据准备

首先，我们需要准备或创建一个数据文件，可以是CSV格式、JSON格式或其他格式。例如，我们可以创建一个CSV格式的销售数据文件和一个JSON格式的客户数据文件。

sales_data = """
date,product,price,quantity,region
2024-01-01,a,100,5,north
2024-01-02,b,200,,south
2024-01-03,a,100,3,east
2024-01-04,c,300,4,west
2024-01-05,b,200,2,north
"""

customer_data = """
{
"customers": [
{"id": 1, "name": "张三", "region": "north"},
{"id": 2, "name": "李四", "region": "south"}
]
}
"""

with open('sales.csv', 'w') as f:
    f.write(sales_data)
with open('customers.json', 'w') as f:
    f.write(customer_data)

二、数据导入

使用Pandas的read_csv()和read_json()函数导入数据。

import pandas as pd

df_sales = pd.read_csv('sales.csv')
df_customers = pd.read_json('customers.json')

三、数据清洗

数据清洗是数据分析中非常重要的一步，包括处理缺失值、删除无效数据、排序、数据转换等。

1. 处理缺失值：例如，使用fillna(0)方法将缺失值填充为0。
2. 删除无效数据：使用dropna(how='all')删除全为空的行。
3. 数据排序：使用sort_values('price')按价格排序。
4. 数据转换：计算总额列。

四、数据统计分析

使用Pandas提供的函数进行统计分析，如describe()、mean()、max()等。

1. 查看数据概览：使用head()方法。
2. 基础统计：使用describe()方法。
3. 详细统计：计算平均价格、总销量等。

五、结果展示

使用matplotlib等库绘制图表，帮助理解数据。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df_sales['date'], df_sales['close'])
plt.title('stock closing price trend')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('closing price')
plt.show()

通过以上步骤，你可以完成一个基本的Pandas数据分析流程。这个过程可以根据具体的数据分析需求进行调整和扩展。