pandas的综合练习

事先说明：

由于每次都要导入库和处理中文乱码问题，我都是在最前面先写好，后面的代码就不在写了。要是copy到自己本地的话，就要把下面的代码也copy下。

# 准备工作import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlibmatplotlib.rc("font",family="FangSong")

First

需求：给定最流行的1000部电影的相关的数据，统计Rating和runtime的分布情况

分析

毫无疑问，分布情况肯定是直方图
把所有数据中是runtime和Rating的列选出来
求极差，设置组距
设置/绘制直方图

代码

# 统计最流行1000部电影的Rating和runtime分布情况file_path = "./IMDB-Movie-Data.csv"df = pd.read_csv(file_path)
# print(df.head(1))
# print(df.info())#rating,runtime分布情况
#选择图形，直方图
#准备数据
runtime_data = df["Runtime (Minutes)"].values# 计算极差
max_runtime = runtime_data.max()
min_runtime = runtime_data.min()# 计算组数
# print(max_runtime-min_runtime)
num_runtime = int((max_runtime-min_runtime)//5)#设置图形的大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=200)
plt.hist(runtime_data,num_runtime)_x = [min_runtime]
i = min_runtime
while i<=max_runtime+25:i = i+5_x.append(i)
plt.xticks(_x,rotation=45)
plt.title("时长runtime的分布直方图")plt.show()

# 准备数据 
Ratint_data = df["Rating"].valuesmax_Rating = Ratint_data.max()
min_Rating = Ratint_data.min()num_Rating = int((max_Rating-min_Rating)//0.5)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=200)
plt.hist(Ratint_data,num_Rating)# 设置不等宽组距_
x=[1.9,3.5]
i=3.5
while i<max_Rating+0.5:i+=0.5_x.append(i)
plt.xticks(_x)
plt.title("评分Rating的分布直方图")plt.show()

效果

Second

需求：给定最流行的1000部电影的相关的数据，统计这些电影的类型

分析

毫无疑问，连续数据的分布用条形图
选出电影中类型的那一列数据
用相关方法把其变成列表
构造全零数组
遍历每个电影。如果有该类型，则赋值为1，否则不变
排序
绘制条形图

代码

# 统计最流行1000部电影的类型# 准备数据
file_path="IMDB-Movie-Data.csv"df=pd.read_csv(file_path)
# print(df["Genre"].head())# 统计电影的类型
temp_list=df["Genre"].str.split(",").tolist()
# print(temp_list)
genre_list=list(set(i for j in temp_list for i in j))
# print(genre_list)# 构造全零的数组
zeros_df=pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0],len(genre_list))),columns=genre_list)
# print(zeros_df.head())# 给每个电影存在的类型赋值为1
for i in range(df.shape[0]):zeros_df.loc[i,temp_list[i]]=1
# print(zeros_df.head())# 统计每种类型的电影的和
genre_count=zeros_df.sum(axis=0)
# print(genre_count)# 排序
genre_count=genre_count.sort_values()
# print(genre_count)
_x=genre_count.index
_y=genre_count.values
# print(_x,_y)# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=200)
plt.bar(range(len(_x)),_y)
plt.xticks(range(len(_x)),_x)
plt.xlabel("电影类型")
plt.ylabel("电影数量")
plt.title("最流行的1000部电影的分类")
plt.show()

效果

思考学习

某一列是字符串类型，并且有多个值。我们可以通过此题学到一种解决办法（以后可以套用）：

- 用字符串方法进行切割
- 转化成列表
- 两层循环取出类型

# 通过字符串的方法，进行切割
temp_list=df["Genre"].str.split(",").tolist()# 套用两层循环，用set是去重
genre_list=list(set(i for j in temp_list for i in j))

对于某一特征有多个属性，而我们要统计属性的数量。我们可以通过此题学到一种解决办法（以后可以套用）：

- 构造全零数组（维度根据实际情况来，一般情况下，0轴是样本数量，1轴是属性数量，列标签也是属包含所有属性），0表示没有这种属性
- 遍历每个样本的该特征的所有属性，如果有，则将该位置的值变为1
- 统计，求和

# 构造全零的数组
zeros_df=pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0],len(genre_list))),columns=genre_list)
# print(zeros_df.head())# 给每个电影存在的类型赋值为1
for i in range(df.shape[0]):zeros_df.loc[i,temp_list[i]]=1
# print(zeros_df.head())# 统计每种类型的电影的和
genre_count=zeros_df.sum(axis=0)
# print(genre_count)

Third

需求：给定Starbucks所有店铺的相关数据，求中美两国Starbucks的数量，绘制店铺总数前十的国家的图，绘制中国每个城市（省市）的店铺数量的图

分析

统计中美两国Starbucks的数量：

用pandas自带的分组操作，按国家Country分类
用聚合count方法
选出中美两国

绘制店铺总数前十的国家的图：

根据第一问的数据，进行排序
绘制图形

绘制图形呈现中国每个城市的店铺数量：

找出中国的数据
用pandas自带的分组操作，按省市State/Province分类
用聚合count方法
绘制图形

代码

# 统计中美两国Starbucks的数量# 准备数据
file_path="starbucks_store_worldwide.csv"
df=pd.read_csv(file_path)
# print(df.head())# 根据国家分组
country_data=df.groupby(by="Country")
# print(country_data)
# for country,values in country_data:
#     print(country)
#     print(values)# 测试，看country_data统计出来的是什么数据
# t=country_data["Ownership Type"]
# t=country_data["Brand"]
# print(t)
# for i in t:
#     print(i)# 调用聚合方法，得到答案
# country_count=country_data["Ownership Type"].count().sort_values()
country_count=country_data["Brand"].count().sort_values()
# print(country_count)
print("美国Starbucks数量："+str(country_count["US"]))
print("中国Starbucks数量："+str(country_count["CN"]))

# 绘制店铺总数前十的国家的图country_max=country_count[-10:]
# print(country_max)
_x=country_max.index
_y=country_max.values
# print(_x)
# print(_y)plt.figure(figsize=(20,8),dpi=200)
plt.bar(range(len(_x)),_y)
plt.xticks(range(len(_x)),_x)
plt.title("starbucks店铺总数前十的国家")
plt.show()

# 绘制图形呈现中国每个城市的店铺数量china_data=df[df["Country"]=="CN"]
# print(china_data)china_province=china_data.groupby(by="State/Province")
# for province,values in china_province:
#     if(int(province)==31):
#         print(province)
#         print(values)china_province=china_province["Brand"].count().sort_values()
# print(china_province)_x=china_province.index
_y=china_province.valuesplt.figure(figsize=(20,8),dpi=200)
plt.bar(range(len(_x)),_y)
plt.xticks(range(len(_x)),_x)
plt.title("中国每个城市的店铺数量")
plt.show()

效果

思考学习

学会使用pandas自带的分组操作，注意操作之后得到的迭代器（应该是迭代器，毕竟不能直接看数据，但是支持遍历等操作）
对于上一步得到的迭代器，使用聚合count可以直接统计出各个组内的数据数量

Fourth

需求：给出全球排名前10000本书相关数据，统计不同年份的书籍数量，不同年份的书籍的平均评分情况

分析

相信经过前面三个案例的练习，这个案例应该可以轻松解决👀。所以，我就偷个懒，不写分析了😝

代码

# 不同年份书籍的数量file_path="books.csv"df=pd.read_csv(file_path)
year_data=df[pd.notnull(df["original_publication_year"])].groupby(by="original_publication_year").count()["id"]
# year_data=df.groupby(by="original_publication_year").count()["id"]
print(year_data)

# 不同年份的书籍平均评分rating_data=df[pd.notnull(df["original_publication_year"])]
rating_mean=rating_data["average_rating"].groupby(by=rating_data["original_publication_year"]).mean()_x=rating_mean.index
_y=rating_mean.valuesplt.figure(figsize=(20,8),dpi=200)
plt.plot(range(len(_x)),_y)
plt.xticks(list(range(len(_x)))[::5],_x[::5].astype(int),rotation=45)
plt.title("不同年份的书籍平均评分")
plt.show()