【数学建模】——【python库】——【Pandas学习】_数学建模常用的python的库安装

 专栏：数学建模学习笔记

pycharm专业版免费激活教程见资源，私信我给你发

python相关库的安装：pandas,numpy,matplotlib，statsmodels

总篇：【数学建模】—【新手小白到国奖选手】—【学习路线】

第一卷：【数学建模】—【Python库】—【Numpy】—【学习】

本篇属于第二卷——Pandas学习笔记

步骤1：安装PyCharm和Pandas

1.下载并安装PyCharm：

• 前往JetBrains官网，下载并安装PyCharm Community Edition（免费）或Professional Edition。
• 安装完成后，启动PyCharm。

2.安装Pandas库：

• 打开PyCharm，新建一个项目。

在项目窗口中，找到Terminal（终端）窗口，输入以下命令安装Pandas库：

pip install pandas

步骤2：创建并读取数据

1.创建数据文件：

• 在项目根目录下创建一个名为data.csv的文件，输入一些示例数据。例如：

• Name	Age	Score
  Alice	23	88
  Bob	25	92
  Charlie	22	85
  Xiaoli	18	100

2.读取数据：

• 在项目中创建一个新的Python文件，例如   Pandas学习.py。

在Pandas学习.py中编写以下代码来读取数据 ：

import pandas as pd
 
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
 
# 打印数据
print(data)

点击右上角的绿色运行按钮，或使用快捷键Shift+F10： 

步骤3：数据清洗和处理

3.1 处理缺失值

假设我们的数据有缺失值，可以用以下代码来处理：

修改data.csv文件，加入一些缺失值：

Name,Age,Score
Alice,23,88
Bob,25,
Charlie,,85
David,22,90
xiaoli,18,100

在Pandas学习.py中编写以下代码：

import pandas as pd
 
# 读取CSV文件
data_with_nan = pd.read_csv('data.csv')
print("原始数据带有缺失值：")
print(data_with_nan)
 
# 用平均值填充缺失的年龄
data_with_nan['Age'].fillna(data_with_nan['Age'].mean(), inplace=True)
 
# 用指定值填充缺失的分数
data_with_nan['Score'].fillna(0, inplace=True)
 
print("\n处理后的数据：")
print(data_with_nan)

运行此代码，您将看到以下输出：

3.2 数据转换

假设我们需要将年龄从岁转换为月，可以用以下代码：

在Pandas学习.py中添加以下代码：

data_with_nan['Age_in_Months'] = data_with_nan['Age'] * 12
print("\n添加年龄（以月为单位）后的数据：")
print(data_with_nan)

运行此代码，您将看到以下输出： 

步骤4：数据分析和可视化

1.数据统计：

• 我们可以使用Pandas提供的统计函数进行简单的数据分析：

  # 计算平均年龄
  mean_age = data['Age'].mean()
  print(f'平均年龄: {mean_age}')
   
  # 计算分数的标准差
  score_std = data['Score'].std()
  print(f'分数标准差: {score_std}')
  

  运行此代码，您将看到以下输出：

• 

2.数据可视化：

虽然你只提到Pandas，但这里简要提及如何使用Matplotlib进行简单可视化：

import matplotlib.pyplot as plt
 
# 绘制年龄分布图
plt.hist(data['Age'], bins=10, alpha=0.75)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Age Distribution')
plt.show()

运行此代码，您将看到一个年龄分布的直方图。

 

步骤5：高级操作

5.1 数据分组和聚合

使用groupby函数对数据进行分组和聚合，例如按年龄分组计算平均分数：

1. Pandas学习.py中添加以下代码：

age_grouped = data_with_nan.groupby('Age')['Score'].mean()
print("\n按年龄分组的平均分数：")
print(age_grouped)

运行结果 

5.2 数据透视表

使用pivot_table函数创建数据透视表：

在main.py中添加以下代码：

pivot_table = data_with_nan.pivot_table(values='Score', index='Age', columns='Name', aggfunc='mean')
print("\n数据透视表：")
print(pivot_table)

步骤6：保存数据

6.1 保存处理后的数据

将处理后的数据保存为新的CSV文件：

在main.py中添加以下代码：

data_with_nan.to_csv('processed_data.csv', index=False)

运行此代码后，您将在项目目录下看到一个名为processed_data.csv的新文件，内容如下： 

总结

在PyCharm中使用Pandas进行数据读取、清洗、处理、分析和保存，应用Pandas进行环境设置、数据加载、预处理、分析、可视化到简单建模的全过程。欢迎友友的提问指导！

7.进一步细节和注意事项

1.数据质量控制

数据质量控制是数据分析中至关重要的一环。确保数据的准确性和完整性是数据分析成功的基础。以下是一些常见的数据质量控制方法：

1. 数据验证：

   • 检查数据是否有重复记录，确保每一行数据的唯一性。
   • 验证数据范围是否在合理范围内（例如，年龄不应超过100岁）。

2. 数据一致性：

   • 检查同一字段的数据类型是否一致。
   • 确保同一字段的数据格式一致，例如日期格式统一为YYYY-MM-DD。

3. 数据完整性：

   • 确保关键字段没有缺失值。
   • 检查数据表之间的关联性，确保外键关系的完整性。

2.数据处理技巧

1.处理异常值：

异常值是指与大多数数据点明显不同的数据点。处理异常值的方法包括：

删除异常值：如果异常值是由于数据录入错误造成的，可以直接删除。

替换异常值：使用中位数或均值替换异常值。

data_filtered = data[(data['Age'] > 0) & (data['Age'] < 100)]

2.数据转换：

数据转换是指将数据从一种形式转换为另一种形式，以便于分析。

例如，可以将分类数据转换为数值数据，使用One-Hot编码：

data['Gender'] = data['Gender'].map({'Male': 1, 'Female': 0})

3.数据分析与可视化

高级可视化：

数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。以下是一些常见的数据可视化方法：

箱线图：用于显示数据的分布情况，特别是检测异常值。

sns.boxplot(x=data['Score'])
plt.title('Score Boxplot')
plt.show()

散点图：用于显示两个变量之间的关系。

sns.scatterplot(x=data['Age'], y=data['Score'])
plt.title('Age vs Score')
plt.show()

4.时间序列分析：

• 如果数据包含时间维度，可以进行时间序列分析。

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)
data['Score'].plot()
plt.title('Score over Time')
plt.show()

8.更多数据分析与处理细节

1.扩展数据清洗技术

1.去除重复值：

data_without_duplicates = data.drop_duplicates()
print("去除重复值后的数据：")
print(data_without_duplicates)

2.处理异常值： 

# 假设年龄和分数的合理范围
data_filtered = data[(data['Age'] > 0) & (data['Age'] < 100) & (data['Score'] >= 0) & (data['Score'] <= 100)]
print("去除异常值后的数据：")
print(data_filtered)

3.转换数据类型： 

data['Age'] = data['Age'].astype(int)
data['Score'] = data['Score'].astype(float)
print("转换数据类型后的数据：")
print(data.dtypes)

2.详细分析数据 

1.更多统计分析：

# 计算中位数
median_age = data['Age'].median()
print(f'年龄中位数: {median_age}')
 
# 计算分数的方差
variance_score = data['Score'].var()
print(f'分数方差: {variance_score}')

2.高级可视化： 

import seaborn as sns
 
# 绘制箱线图
sns.boxplot(x=data['Score'])
plt.title('Score Boxplot')
plt.show()
 
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x=data['Age'], y=data['Score'])
plt.title('Age vs Score')
plt.show()

9.实战 接单

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
 
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']  # 设置默认字体为宋体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题
 
# 读取数据
file_path = 'E:/python/零食大礼包销售/SuperMarket_order.txt'
data = pd.read_csv(file_path, sep=',')
 
# 按照付款金额分类
bins = [0, 100, 500, float('inf')]
labels = ['100以下', '100-500', '500以上']
data['付款金额分类'] = pd.cut(data['931.79'], bins=bins, labels=labels)
 
# 分别对订单状态、物品类别、购物方式、支付类别、付款人所在省份进行统计分析
status_counts = data['已完成'].value_counts()
category_counts = data['文体类'].value_counts()
shopping_method_counts = data['PC'].value_counts()
payment_type_counts = data['微信'].value_counts()
province_counts = data['江苏省'].value_counts()
amount_category_counts = data['付款金额分类'].value_counts()
 
# 绘制图表
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(18, 12))
 
# 订单状态统计图
axes[0, 0].bar(status_counts.index, status_counts.values)
axes[0, 0].set_title('订单状态统计')
axes[0, 0].set_xlabel('订单状态')
axes[0, 0].set_ylabel('数量')
 
# 物品类别统计图
axes[0, 1].bar(category_counts.index, category_counts.values)
axes[0, 1].set_title('物品类别统计')
axes[0, 1].set_xlabel('物品类别')
axes[0, 1].set_ylabel('数量')
 
# 购物方式统计图
axes[0, 2].bar(shopping_method_counts.index, shopping_method_counts.values)
axes[0, 2].set_title('购物方式统计')
axes[0, 2].set_xlabel('购物方式')
axes[0, 2].set_ylabel('数量')
 
# 支付类别统计图
axes[1, 0].pie(payment_type_counts.values, labels=payment_type_counts.index, autopct='%1.1f%%')
axes[1, 0].set_title('支付类别统计')
 
# 付款人所在省份统计图
axes[1, 1].scatter(province_counts.index, province_counts.values)
axes[1, 1].set_title('付款人所在省份统计')
axes[1, 1].set_xlabel('省份')
axes[1, 1].set_ylabel('数量')
 
# 付款金额分类统计图
axes[1, 2].bar(amount_category_counts.index, amount_category_counts.values)
axes[1, 2].set_title('付款金额分类统计')
axes[1, 2].set_xlabel('付款金额分类')
axes[1, 2].set_ylabel('数量')
 
plt.tight_layout()
plt.show()

 

10.相关应用

Pandas在实际数据分析中的应用非常广泛，以下是一些常见的应用场景：

1.金融数据分析：

分析股票市场数据，包括股价趋势分析、波动率分析、技术指标计算等。

stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')
stock_data['Daily Return'] = stock_data['Close'].pct_change()
stock_data['Daily Return'].plot()
plt.title('Daily Return of Stock')
plt.show()

2.市场营销数据分析：

• 分析客户购买行为，进行客户细分、预测客户价值等。

sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
customer_segments = sales_data.groupby('CustomerID')['PurchaseAmount'].sum()
customer_segments.plot(kind='bar')
plt.title('Customer Purchase Amount')
plt.show()

3.社会科学研究：

分析社会调查数据，包括人口统计分析、社会行为模式分析等。

survey_data = pd.read_csv('survey_data.csv')
age_distribution = survey_data['Age'].value_counts()
age_distribution.plot(kind='pie')
plt.title('Age Distribution of Survey Respondents')
plt.show()

11.注意事项

1.数据隐私：

• 在处理个人数据时，确保遵守相关数据隐私法律法规，如GDPR（General Data Protection Regulation）。
• 避免在数据处理中泄露个人敏感信息，使用数据匿名化技术。

2.性能优化：

• 对于大规模数据，使用Pandas可能会导致内存消耗过高。可以考虑使用Dask或Pandas的chunking功能进行分块处理。

  chunk_size = 10000
  chunks = pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=chunk_size)
  for chunk in chunks:
      # 处理每个chunk
      process_chunk(chunk)
  

3.版本兼容性：

• 使用Pandas时，确保使用相同版本的Pandas库，以避免因版本差异导致的代码不兼容问题。