医疗大数据产品经理的进化3-Python学习Day1

刷卡机测评员 2022-04-09

背景

工作需要

学习资料

【微信：11810619】_菜鸟学Python数据分析

学习记录Day1

1、Anaconda安装

2、spyder

3、数据导入

4、描述性统计分析

5、分组分析

6、绘制饼图、圆环图

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# 1/学习导入csv文件# 导入pandas模块import pandasdata = pandas.read_csv('D:/和彩云同步文件夹/15315130950/DataAnalysis/菜鸟学python数据分析_【微信：11810619】/data/data.csv',engine='python',encoding='utf8')# 2、学习导入txt文件import pandasdata = pandas.read_table('D:/和彩云同步文件夹/15315130950/DataAnalysis/菜鸟学python数据分析_【微信：11810619】/data/data.csv',engine='python',sep=',',encoding='utf8')# 3/学习导入excel文件import pandasdata = pandas.read_excel('D:/和彩云同步文件夹/15315130950/DataAnalysis/菜鸟学python数据分析_【微信：11810619】/data/data.xlsx',sheet_name='Sheet1')# 4 查询每个字段的字段类型data.dtypes# 5 描述性统计分析#5.1 导入数据data = pandas.read_csv('D:/和彩云同步文件夹/15315130950/DataAnalysis/菜鸟学python数据分析_【微信：11810619】/data/data.csv',engine='python',encoding='utf8')#5.2 对数据进行描述性统计分析data.describe()data.age.describe()data.age.max()#6 分组分析#6.1 导入数据data = pandas.read_csv('D:/和彩云同步文件夹/15315130950/DataAnalysis/菜鸟学python数据分析_【微信：11810619】/data/data.csv',engine='python',encoding='utf8')#6.2 分组统计需要使用groupby函数data.groupby('gender').count()data.groupby('gender').mean()# 按照性别分组，统计各分组的用户平均年龄，用到函数aggdata.groupby('gender')['age'].agg('mean')# 添加多个分组条件data.groupby(['reg_date','gender'])['id'].agg('count')#7 绘制饼图_PyEcharts v1.x版本进行绘制地图# 安装pyecharts模块，直接安装就是最新的版本pip install pyecharts#导入需要使用的模块import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Pie#定义数据，也可以使用导入Excel等方式x_data = ["蔡文学1","蔡文学2","蔡文学3"]y_data = [335, 310, 274]#将数据转换为二元的列表data = list(zip(x_data,y_data))# 绘制饼图c = ( #创建饼图对象 Pie() #设置数据系列名称及数据.add(series_name="测试",data_pair=data) #设置饼图颜色，有几个饼就要设置几个，使用默认颜色的话就不要这句语句.set_colors(["LightPink","DeepPink","Crimson"]).set_global_opts(#设置图表标题及位置title_opts=opts.TitleOpts(,pos_left="center"),#设置不显示图例，饼图不建议使用图例，不方便读图legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))#设置数据标签显示格式.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}({d}%)"))#通过render()方法将饼图渲染为html.render("测试.html"))