第六課 Pandas 進階
* 本課主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)的分組和聚合
01.分組和聚合的思想
- 通過統(tǒng)計多篇文章詞頻的例子，來了解分組和聚合的思想方法。
02.鳶尾花案例
- groupby 方法
- agg方法
- apply方法
03.嬰兒姓名案例
- 每年最流行的男孩女孩名字所占的百分比變化趨勢如何？
- 為何這一趨勢逐年降低的？
01.分組和聚合的思想
數(shù)據(jù)的分組&聚合 -- 什么是groupby 技術(shù)?
- 在數(shù)據(jù)分析中，我們往往需要在將數(shù)據(jù)拆分，在每一個特定的組里進行運算。比如根據(jù)教育水平和年齡段計算某個城市的工作人口的平均收入。
- pandas中的groupby提供了一個高效的數(shù)據(jù)的分組運算。
- 我們通過一個或者多個分類變量將數(shù)據(jù)拆分，然后分別在拆分以后的數(shù)據(jù)上進行需要的計算
-
我們可以把上述過程理解為三部：
*1.拆分數(shù)據(jù)（split）
*2.應用某個函數(shù)（apply）
*3.匯總計算結(jié)果（aggregate）
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寫成代碼的話：
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02.案例一 ：Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集
a.導入pandas包
* import pandas as pd
b.導入鳶尾花數(shù)據(jù)
* Iris = pd.read_csv( 'iris.txt' )
*iris.head() # 前五行數(shù)據(jù)
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c. 統(tǒng)計每個品種的數(shù)據(jù)量
* iris.species.value_counts()
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2.1 分組運算 groupby 方法 -- 使用內(nèi)置函數(shù)
鳶尾花數(shù)據(jù)中包括了3個不同的品種150個觀測對象，數(shù)據(jù)分析中我們往往對一個品種的特性更感興趣而不是每一個個體的數(shù)據(jù)描述。
假如一個植物園管理員提出這個問題：
按品種劃分，每個品種的花萼，花瓣的長度和寬度的最大值分別是多少？
我們應該如何回答？
使用上述groupby的思想，我們可以將數(shù)據(jù)劃分為3個小塊，每個小塊包含50個觀測數(shù)據(jù)。然后使用max函數(shù)得到各個測量值的最大值，然后進行匯總。
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* size方法查看每個group的大小*
* size方法查看每個group的大小*
2.2 使用自定義函數(shù)進行聚合運算 -- agg 方法
- 當計算變得復雜時，內(nèi)置函數(shù)可能無法處理
- 我們需要自定義一個函數(shù)來進行計算, 傳入一個數(shù)組做參數(shù)，返回一個標量的結(jié)果。
- groupby對象的agg/aggregate方法可以實現(xiàn)上述功能。
計算每個品種所有屬性（花瓣、花萼的長度和寬度）數(shù)值的跨度范圍，即最大值減去最小值
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我們還可以同時引用多個函數(shù)，將函數(shù)名字放入一個列表即可，內(nèi)置函數(shù)名需要用引號
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針對不同的列，應用不同的聚合函數(shù)
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2.3 更廣泛的分組運算 -- apply方法
- agg 方法將一個函數(shù)使用在一個數(shù)列上，然后返回一個標量的值。
- apply 是一個更一般化的方法：將一個數(shù)據(jù)分拆-應用-匯總
提取每個品種前n個觀測值作為一個樣本
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使用agg會報錯，試一下apply方法：
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階段小結(jié)：
- 上面的例題主要學習了如何將數(shù)據(jù)根據(jù)某些條件分拆為幾個子數(shù)據(jù)，然后在每個子數(shù)據(jù)上進行計算從而得到所要的結(jié)果。
- 主要思想是分拆-應用-匯總。
- 對于一些簡單的計算，比如最大值最小值的計算，我們可以直接使用groupby之后采用相應的內(nèi)置方法。
- 對于一些更為復雜的計算，我們需要自己定義函數(shù)然后應用到拆分后的子數(shù)據(jù)上。根據(jù)具體要求來決定使用agg方法還是apply方法。
03.案例2：美國嬰兒名字數(shù)據(jù)
- 數(shù)據(jù)來源： https://www.ssa.gov/oact/babynames/limits.html
- 包括1880至2016所有年份出生的嬰兒名。
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運行以后的結(jié)果（前五行）
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利用info查看數(shù)據(jù)信息：
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根據(jù)多個屬性分組數(shù)據(jù)
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在不同的年份不同性別中，計算每個名字所占的百分比
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增加排序（rank）
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每年最流行的男孩女孩名字所占的百分比變化趨勢如何？
- 思路：可以使用matlibplot畫出rank1的男孩女孩的名字每年所占總?cè)藬?shù)的百分比
使用Matplotlib工具繪圖
- 下面的線圖（line plot）由matlibplot實現(xiàn)，我們可以逐漸添加比如圖標題，x軸和y軸的標簽等等使圖形更加美觀
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繪制圖形
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女生的名字流行折線圖
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為什么歷史上最流行的男孩女孩名字所占的比重逐年降低?
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使用to_farme將series轉(zhuǎn)化為DataFrame格式
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使用reset_index()
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作圖
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運行
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結(jié)論：可選擇的名字逐年增加，所以流行名字的占比逐年降低
- 從數(shù)據(jù)中快速看到一個現(xiàn)象是我們學習數(shù)據(jù)分析的一個必要技能，讓數(shù)據(jù)告訴我們發(fā)生的現(xiàn)象。
