python文件数据分析治理提取

下面是“python文件数据分析治理提取”的完整攻略。

1. 准备工作

首先，在开始文件数据分析之前，你需要确保你已经准备好了以下环境：

• Python3
• 一些Python模块，比如pandas、numpy、matplotlib等
• 数据文件

如果你还没有安装上述环境，你可以在Python官网上找到Python3的下载链接，或者在终端使用包管理工具（比如pip）安装Python模块。

2. 文件读取与预处理

在开始数据分析前，你需要读取数据文件，并对数据进行预处理。这部分将涉及到Python中pandas库的使用。比较常用的步骤有以下几个：

• 数据读取：可以使用pandas库的read_csv()函数读取csv文件，read_excel()函数读取Excel文件，read_table()函数读取外部文件等等。

• 数据清洗：通常情况下，外部数据文件不太可能完全干净无误，可能包含缺失值、重复值、异常值等。因此，进行数据清洗是很有必要的，比如删除重复行、填充缺失值、删除异常值等等。

• 数据统计：可以利用pandas库提供的各种数据统计函数，比如describe()、mean()、sum()、std()等等。这些函数可以让我们更加清楚地认识数据。

以下是一个读取csv文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除重复行
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 填充缺失值
data.fillna(0, inplace=True)

# 删除异常值
data = data[data['score'] > 60]

# 输出统计结果
print(data.describe())

3. 数据分析

在完成数据读取和预处理之后，可以对数据进行分析。数据分析可以帮助我们更好地了解数据，并从中提炼出有价值的信息。这部分会使用到pandas、numpy和matplotlib等模块。

以下是一个简单的数据分析示例，展示了如何使用各种函数来分析数据并可视化结果：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计成绩分布
score_count = data['score'].value_counts()

# 统计男女比例
gender_count = data['gender'].value_counts()

# 分析各科成绩与总分的关系
score_subject = data[['math_score', 'chinese_score', 'english_score']]
data['total_score'] = score_subject.apply(sum, axis=1)
corr = np.corrcoef(data['total_score'], data['score'])

# 可视化分析结果
plt.pie(score_count.values, labels=score_count.index, autopct='%1.2f%%')
plt.title('Score distribution')
plt.show()

plt.pie(gender_count.values, labels=gender_count.index, autopct='%1.2f%%')
plt.title('Gender proportion')
plt.show()

plt.scatter(data['total_score'], data['score'])
plt.title('Total score vs Score')
plt.xlabel('Total score')
plt.ylabel('Score')
plt.text(300, 70, 'Correlation coeff: %1.2f' %corr[0, 1])
plt.show()

4. 数据治理与提取

最后，我们可以通过数据治理和提取来进一步挖掘数据中的有价值信息。这部分将涉及到Python的各种数据操作函数，比如apply()、map()、groupby()、agg()等等。

以下是一个简单的数据治理和提取示例：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计每个人的总分和平均分
score_subject = data[['math_score', 'chinese_score', 'english_score']]
data['total_score'] = score_subject.apply(sum, axis=1)
data['average_score'] = score_subject.apply(lambda x: sum(x)/len(x), axis=1)

# 按照性别分组统计
grouped_data = data.groupby('gender')['total_score'].agg(['sum', 'mean', 'max', 'min'])

# 输出结果
print(data.head())
print(grouped_data.head())

以上就是一个完整的“python文件数据分析治理提取”攻略，希望对你有所帮助。