python-pandas-数据分析技术与编程方法讲座
Python培训ppt课件
爬虫开发案例
通过实际案例展示爬虫开发的 应用，如抓取商品信息、新闻
聚合等。
自动化测试
自动化测试概述
介绍自动化测试的概念、优势和适用 场景。
Selenium测试工具
详细讲解Selenium测试工具的使用 ，包括安装、配置和基本操作等。
自动化测试流程
讲解自动化测试的基本流程，包括测 试用例设计、测试脚本编写、测试执 行和结果分析等。
线性代数
Numpy的线性代数模块 提供了矩阵运算、特征值 分解、奇异值分解等功能 。
Matplotlib库的使用
数据可视化
Matplotlib是一个2D绘图库，可以用 于绘制各种图表，如折线图、柱状图 、散点图等，支持添加图例、坐标轴 标签等。
定制化绘图
交互式绘图
Matplotlib支持交互式绘图，可以通 过鼠标悬停、点击等操作与图形进行 交互。
机器学习案例
通过实际案例展示机器学习的应用，如分类 问题、回归问题和聚类问题等。
感谢您的观看
THANKS
数据库操作
关系型数据库
使用Python标准库中的sqlite3 模块操作SQLite数据库，或使用 MySQL、PostgreSQL等关系型
数据库。
ORM操作
使用Django的ORM或 SQLAlchemy等ORM工具进行 数据库操作，将对象映射到数据
库表。
SQL语句
了解基本的SQL语句，如SELECT 、INSERT、UPDATE和DELETE 等，以便进行数据库查询和修改
总结词
Python的语法和数据类型
Python的语法
Python采用缩进来表示代码块，不需要显式声明变量类型，支持 多种编程范式，如面向对象、过程式和函数式编程。
Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas
6.3.1 将数据提取到列方向 6.3.2 将数据提取到行方向 6.3.3 实例应用
6.4.1 查找位置 6.4.2 查找判断 6.4.3 查找数据 6.4.4 实例应用
6.5.1 Series数据替换 6.5.2 DataFrame表格替换 6.5.3 实例应用
6.9.1 元素填充 6.9.2 字符填充
5.2.1 条件判断处理1（mask（）与where（）） 5.2.2 条件判断处理2（np.where（））
5.3.1 遍历Series元素（map（）） 5.3.2 遍历DataFrame行和列（apply（）） 5.3.3 遍历DataFrame元素（applymap（））
5.4.1 聚合统计 5.4.2 逻辑统计 5.4.3 极值统计 5.4.4 排名统计
5.5.1 根据不同蔬菜的采购数量统计每天采购金额 5.5.2 筛选出成绩表中各科目均大于或等于100的记录 5.5.3 筛选出成绩表中各科目的和大于或等于300的记录 5.5.4 统计每个人各科目总分之和的排名 5.5.5 统计每个人所有考试科目的最优科目
6.1 正则 6.2 拆分
6.3 提取 6.4 查找
作者介绍
这是《Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘 录。
谢谢观看
8.8.1 筛选出下半年总销量大于上半年的记录 8.8.2 对文本型数字月份排序 8.8.3 根据分数返回等级设置索引
9.2 数据透视表
9.1 分组处理
9.3 巩固案例
9.1.1 分组 9.1.2 聚合 9.1.3 转换 9.1.4 过滤 9.1.5 高级分组
pythonpandas库用法
pythonpandas库用法Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了灵活高效的数据结构和数据分析功能。
以下是Pandas库的用法的详细介绍。
一、Pandas的基本概念1. 数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。
Series是一维数组，可保存任何数据类型；DataFrame是二维表格数据结构，可保存多种类型的列。
这两种数据结构非常类似于Numpy的ndarray。
2. 索引：Pandas的数据结构都有一个索引，它提供了对数据的快速访问。
索引可以是整数、字符串或任何自定义数据类型的值。
Series的索引由默认生成，DataFrame的索引通常是由行名称和列名称组成。
4. 缺失数据处理：Pandas提供了方法处理缺失数据，如删除或填充缺失值。
可以使用isnull(和notnull(方法来检查数据是否为缺失值。
二、Series的用法1. 创建Series：可以将列表、字典或Numpy数组传递给Series(函数来创建Series对象。
可以指定索引，也可以使用默认索引。
2. 访问数据：可以使用索引或位置访问Series对象中的数据，也可以使用切片选择多个元素。
还可以使用布尔索引根据条件选择数据。
3. Series的运算：可以对Series对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
4. 数据对齐：在多个Series对象之间进行运算时，Pandas会自动根据索引对齐数据。
三、DataFrame的用法3. DataFrame的操作：可以对DataFrame对象进行转置、重命名列、添加新列或删除列。
还可以对行或列进行排序。
4. DataFrame的运算：可以对DataFrame对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
还可以对多个DataFrame对象进行合并或连接。
四、数据清洗和预处理1. 处理缺失数据：可以使用dropna(方法删除包含缺失值的行或列，也可以使用fillna(方法填充缺失值。
python课程设计pandas
python课程设计pandas一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握Python编程语言中的Pandas库，具备使用Pandas进行数据分析的能力。
具体目标如下：1.理解Pandas库的基本概念和结构。
2.掌握Pandas中DataFrame的基本操作和常用函数。
3.熟悉Pandas的数据处理和分析方法，如数据清洗、数据聚合、数据可视化等。
4.能够运用Pandas进行数据导入和导出。
5.能够运用Pandas进行数据筛选、排序和分组。
6.能够运用Pandas进行数据聚合和统计分析。
7.能够运用Pandas进行数据可视化展示。
情感态度价值观目标：1.培养学生的编程思维和解决问题的能力。
2.培养学生对数据分析的兴趣和热情，提高学生对数据的认识和运用能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括Pandas库的基本概念和结构、DataFrame的基本操作和常用函数、数据处理和分析方法等。
具体内容包括：1.Pandas库的基本概念和结构：介绍Pandas库的安装和导入方法，了解Pandas库的基本模块和功能。
2.DataFrame的基本操作和常用函数：学习DataFrame的创建、索引、筛选、排序、分组等基本操作，掌握常用的数据处理和分析函数。
3.数据处理和分析方法：学习数据清洗、数据聚合、数据可视化等方法，掌握数据预处理、统计分析和相关性分析等常用技巧。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解Pandas库的基本概念和结构、DataFrame的基本操作和常用函数，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生学会运用Pandas进行数据处理和分析，提高学生的实际操作能力。
3.实验法：安排实验课，让学生动手实践，巩固所学知识，培养学生的编程思维和解决问题的能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，激发学生的思考和创新能力。
pandas 教程
pandas 教程Pandas是一个强大的Python数据分析工具。
它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以快速地处理和分析数据。
在使用Pandas之前，我们需要先安装它。
可以使用命令`pip install pandas`来安装。
安装完成后，我们可以开始使用Pandas 了。
导入Pandas库：```pythonimport pandas as pd```Pandas的核心数据结构是DataFrame。
DataFrame类似于二维表格，可以存储不同类型的数据。
我们可以通过多种方式来创建DataFrame。
创建DataFrame的一种常见方式是通过从列表或字典中创建。
例如，我们可以通过以下方式创建一个简单的DataFrame：```pythondata = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],'年龄': [20, 25, 30],'性别': ['男', '女', '男']}df = pd.DataFrame(data)```创建完成后，我们可以使用`head()`方法来查看DataFrame的前几行数据：```pythonprint(df.head())```另一种常见的创建DataFrame的方式是从CSV文件中读取数据。
可以使用`read_csv()`方法来读取CSV文件，例如：```pythondf = pd.read_csv('data.csv')```读取完成后，我们可以使用`shape`属性来查看DataFrame的维度：```pythonprint(df.shape)```除了查看DataFrame的维度外，我们还可以使用`info()`方法来查看DataFrame的详细信息：```pythonprint(())```在处理DataFrame时，经常需要对数据进行筛选、排序和聚合操作。
《Python数据分析》 课件 第二章 Python语言基础(55页)
1 . 3 基本数据类型2 .字符串字符串是 Python 中最常用的数据类型 。可以使用引号(单引号 ， 双引号 ， 三引号)作为界定符来创建字符串。
Str1 = "单引号字符串"
# 使用单引号创建字符串
Str2 = "双引号字符串"
# 使用双引号创建字符串
Str3 = """三引号字符串"""
1 .4 变量与常量2. 常量常量就是程序运行过程中一直不变的量 ， 常量一般使用全大写英文来表示。例如数学中的圆周率PI就是一个常量。import mathmath.pi
1 . 5 标识符与关键字1． 标识符标识符就是程序中用来表示变量 、 函数 、类和其他对象的名称 。Python 的标识符由字母 、数字 、下划线“_ ”组成 ， 但不能以数字开头。
and
一
24 non local25 not
序号
关键字
23
lambda
关键字elifelseexcept
这就是所谓26的关键字。or
序号12 13 14
序号 关键字
2 None
转义字符
意义
转义字符
意义
\a
响铃
\\
反斜杠符号
\b
退格(Backspace)
\"
单引号
\f
换页
\"
双引号
\n
换行
\(在行尾时)
续行符
\r
回车
\0
空字符
\t
横向制表符
\ddd
1到3位八进制数代表的字符
\v
纵向制表符
\xhh
十六进制数代表的字符
Python数据分析与应用介绍课件
息、规律和趋势的过程
4
数据分析方法：包括描述性统计分析、 探索性数据分析、验证性数据分析等
6
数据分析结果：包括图表、报告、模
型等
数据分析工具介绍
NumPy：用于科学计算的基础库，提供高效
01
的多维数组和矩阵运算
Pandas：用于数据处理和分析的库，提供数 02 据清洗、转换、分析和可视化功能
Matplotlib：用于数据可视化的库，提供各
数据格式：CSV、JSON、XML等 02
数据清洗：包括缺失值处理、异常 0 3 值处理、重复值处理等
数据预处理：包括数据标准化、数 0 4 据归一化、数据离散化等
数据可视化：包括柱状图、折线图、
数据分析：包括描述性统计分析、探
0 5 饼图等
0 6 索性数据分析、预测性数据分析等
数据处理与分析
数据清洗：去除
大数据分析与处理
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
大数据分析： 从大量数据中 提取有价值的 信息
数据预处理： 数据清洗、数 据转换、数据 归一化等
特征工程：选 择、提取、构 建数据特征
模型选择与训 练：选择合适 的模型，进行 训练和优化
结果评估与可 视化：评估模 型性能，将结 果可视Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化库，
04
提供更美观、更易于定制的图表
SciPy：用于科学计算的库，提供优化、积分、
05
统计等高级数学功能
Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘的库，
06
提供各种分类、回归、聚类等算法
数据获取与清洗
数据来源：包括公开数据集、API接 0 1 口、爬虫等
《Python数据分析》课程标准
机器学习算法分类
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
机器学习算法在数据分析中的作用
数据挖掘、预测分析、数据分类、异常检测等。
常用机器学习算法介绍
线性回归
通过最小化预测值与 真实值之间的误差平 方和，得到最优线性 模型。
逻辑回归
用于二分类问题，通 过sigmoid函数将线 性回归结果映射到 [0,1]区间，表示概率 。
Bokeh
另一个强大的交互式数据可视化库， 专注于Web浏览器上的数据可视化， 支持大数据集和实时数据流的可视化 。
探索性数据分析方法
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失值处理 、异常值处理、重复值处理等，以保 证数据质量。
01
02
描述性统计
对数据进行基本的统计描述，包括均 值、中位数、众数、方差、标准差等 ，以了解数据的分布和特征。
数据处理与清洗
数据读取与存储
掌握使用pandas库读 取和存储各种格式的 数据文件，如CSV、
Excel、JSON等。
数据清洗
熟悉数据清洗的基本 流程，包括缺失值处 理、异常值处理、重
复值处理等。
数据转换
了解如何进行数据类 型的转换、数据的排 序、分组以及透视等
操作。
数据筛选与合并
掌握数据的筛选条件 设置、数据的合并与
数据清洗和处理
Python可以方便地处理各种类型的数 据，包括缺失值、异常值、重复值等 ，以及进行数据的转换和合并。
机器学习应用
Python是机器学习领域最常用的编程 语言之一，可以利用Scikit-learn等库 进行数据建模和预测分析。
数据可视化
Python 数据分析与应用 第4章 pandas统计分析基础(1)图文
查看DataFrame的常用属性
基础属性
函数 values index columns dtypes
size ndim shape
返回值 元素 索引 列名 类型 元素个数 维度数 数据形状（行列数目）
查改增删DataFrame数据
1.查看访问DataFrame中的数据——数据基本查看方式
➢ 对单列数据的访问：DataFrame的单列数据为一个Series。根据DataFrame的定 义可以知晓DataFrame是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名。 有以下两种方式来实现对单列数据的访问。 • 以字典访问某一个key的值的方式使用对应的列名，实现单列数据的访问。 • 以属性的方式访问，实现单列数据的访问。（不建议使用，易引起混淆）
coerce_float
接收boolean。将数据库中的decimal类型的数据转换为 pandas中的float64类型的数据。默认为True。
columns
接收list。表示读取数据的列名。默认为None。
读写数据库数据
2.数据库数据存储
数据库数据读取有三个函数，但数据存储则只有一个to_sql方法。
读写文本文件
1.文本文件读取
➢ 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。 ➢ csv是一种逗号分隔的文件格式，因为其分隔符不一定是逗号，又被称为字符分隔
文件，文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
读写文本文件
1.文本文件读取
➢ 使用read_table来读取文本文件。
pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=’\t’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None)
编程处理数据(pandas)(课件)-高中信息技术教材配套教学课件(浙教版2019必修1)
利用pandas模块处理数据
修改Series对象
编程处理数据
Series
利用pandas模块处理数据
A
编程处理数据
利用pandas模块处理数据
Series
计算
索引值相同可以进行计算
索引值不同如何计算？
编程处理数据
利用pandas模块处理数据
Series
计算
NaN表示空，加减 乘除任意值都为空
编程处理数据
DataFrame
利用pandas模块处理数据
DataFrame：是一种二维（表格型）的数据结构，由1个索引 列（index）和若干个数据列组成，同一个数据列数据类型相同， 不同数据列可以是不同的类型（字符串型，整型，实型等）。
DataFrame可以看作是共享同一个index的Series的集合
编程处理数据
DataFrame
利用pandas模块处理数据
创建DataFrame对象
字典嵌套列表创建
➢ 字典的键对应的值（列表）长度必须相同 ➢ columns,index参数可设定列索引，行索引
编程处理数据
利用pandas模块处理数据
DataFrame
创建DataFrame对象
读取excel文件(csv文件)创建 pd.read_excel(“文件名.xlsx”)
查看值
df.T
行列转置
编程处理数据
DataFrame
利用pandas模块处理数据
读取”测试数据.xls”文件创建df1 选择df1中的商品名称和价格生成新
DataFrame对象df2 查看df2的属性
编程处理数据
DataFrame
基于列的访问
深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析
书籍以实践案例的形式进行了结尾。第七章“实战案例”提供了三个不同领域 的应用案例，包括金融数据分析、电商数据分析和社会科学研究。这些案例不 仅帮助读者将理论知识应用到实际场景中，也提供了解决问题的新思路和新方 法。
《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》这本书的目录结构合 理，内容丰富且实用。这本书不仅适合初学者快速上手Pandas，也适合有一 定基础的开发者提升技能。无论大家是数据分析师、数据科学家还是对数据处 理感兴趣的开发者，这本书都会是大家学习Pandas的宝贵资源。
深入浅出Pandas：利用Python进行 数据处理与分析
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ基础
进行
数据
深入
读者
进行
深入浅 出
分析
pandas
介绍
深入浅出
pandas
帮助
可以
python
领域
利用
再者，这本书对Pandas的高级功能做了深入的探讨。对于希望在数据处理和 分析上有更深入研究的读者来说，这是一本理想的参考书。书中的一些高级特 性，如矢量化操作、多表操作、分组和聚合等等，都为读者提供了强大的工具 和思考空间。
然而，这本书并不是没有不足之处。对于初学者来说，书中的一些概念和操作 可能会有些难以理解。尽管作者试图通过简单的语言来解释这些概念，但对于 没有Python和数据处理经验的初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力 来理解。
精彩摘录
在数据处理和数据分析领域，Python语言及其强大的库Pandas已经成为了一 种不可或缺的工具。这本书，《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理 与分析》为我们揭示了Pandas的深度和广度，展示了其灵活性和功能性。以 下是一些从书中提炼的精彩摘录，这些摘录将帮助我们更好地理解和使用 Pandas。
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eg:
特别注意：缩进
Python中行首的空白是重要的，它称为缩进。在逻 辑行首的空白（空格和制表符）用来决定逻辑行的 缩进层次，从而用来决定语句的分组。
if 0==1:
print 'We are in a world of arithmetic pain'
print 'Thank you for playing'
名字来源 大蟒蛇飞行马戏团爱好者 渊源 从ABC发展而来 主要受Modula-3的影响 结合了Unix shell和C的习惯
Python的语言特点
Python是一种面向对象的解释性语言 免费的 可移植的 可扩展的
简单的
万能的
Python的语法特点
Python是一种语法简单的脚本语言 运行方式 命令行、交互式、图形集成环境
面向对象 甚至还支持异常处理
模块和包 与Java类似，还开发了JPython 语言扩展 可以用C/C++/Java编写新的语言模块 丰富的库 数据分析/科学计算/机器学习/GUI/ ... ...
Python的魅力
它使程序员的生活更有趣 简单易学
功能丰富
谁在使用Python呢？ • Google
Python开发环境
特别注意：Python文件编码声明
Python文件不支持中文注释问题：
# coding=<encoding name> #!/usr/bin/python # -*- coding: <encoding name> -* #!/usr/bin/python # vim: set fileencoding=<encoding name> :
NASA
豆们编写Python代码时，我们得到的是一个包含 Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代 码，就需要Python解释器去执行.py文件。
Python解释器
CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后， 我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。 这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在 命令行下运行python就是启动CPython解释器。 CPython是使用最广的Python解释器。
Python开发环境
python shell IDLE(Python GUI) ipython Notepad++
PyCharm
Python开发环境
eclipse +PyDev IDE
配置PyDev Interpreter
打开 Window->Preferences.对话框，选择" PyDev">"Interpreter Python"， 点击New，从Python的安装路 径下选择Python.exe。 也可以点Auto Config自动配置，会搜索安装好的python 自动配置。
pandas numpy scipy
数据分析 科学计算包 科学计算包
matplotlib 画图/表
scikit-learn 机器学习库
Seaborn 数据可视化工具包
Pandas
Python的一个数据分析包 AQR Capital Management于2008年4月开发 2009年底开源 目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team
Python解释器
PyPy PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。 PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不 是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。 绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和 CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在 两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码 要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。
将输出Thank you for playing
if 0==1:
特别注意：缩进
可以使用空格或制表符产生缩进，两个空格或四个 空格都是可以的，不过一般建议使用一个制表符TAB 产生缩进，你的程序应该固定使用一种缩进规则。 Python代码缩进决定了代码的逻辑关系，而不仅仅 是为了好看！！！
常用扩展包
Python解释器
Jython Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直 接把Python代码编译成Java字节码执行。
Python解释器
IronPython IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行 在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把 Python代码编译成.Net的字节码。
PythonPandas 数据分析技术与编程方法
目录
Python入门 开发环境IDE pandas数据分析库 数据规整化
数据聚合与分组
实例分析——泰坦尼克之灾
Python的历史
Python是自由软件丰硕成果之一 创始人 Guido van Rossum
时间地点 1989年圣诞节期间在阿姆斯特丹创造
Python解释器
IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器， 也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但 是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。 CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作 为提示符。
Windows下 Python 安装与配置
OS：
64位 windows 7
Version：python-2.7.11.msi
注意：
1.安装时勾选add to environment，默认安装pip 2.添加pip环境变量 path = C:\Python27\Scripts
PyPI (PythonPackageIndex)是python官方的第三方库的仓库， pip是一个安装和管理Python包的工具。