python數(shù)據(jù)透視函數(shù)的簡單介紹

利用 Python 分析 MovieLens 1M 數(shù)據(jù)集

MovieLens數(shù)據(jù)集是一個關于電影評分的數(shù)據(jù)集，里面包含了從IMDB, The Movie DataBase上面得到的用戶對電影的評分信息，詳細請看下面的介紹。

創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)為企業(yè)提供紹興網(wǎng)站建設、紹興做網(wǎng)站、紹興網(wǎng)站設計、紹興網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設、網(wǎng)頁設計與制作、紹興企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務，10多年紹興做網(wǎng)站經(jīng)驗，不只是建網(wǎng)站，更提供有價值的思路和整體網(wǎng)絡服務。

文件里面的內(nèi)容是幫助你如何通過網(wǎng)站id在對應網(wǎng)站上找到對應的電影鏈接的。

movieId, imdbId, tmdbId

表示這部電影在movielens上的id，可以通過鏈接來得到。

表示這部電影在imdb上的id，可以通過鏈接

來得到。

movieId, title, genres

文件里包含了一部電影的id和標題，以及該電影的類別

movieId, title, genres

每部電影的id

電影的標題

電影的類別（詳細分類見readme.txt）

文件里面的內(nèi)容包含了每一個用戶對于每一部電影的評分。

數(shù)據(jù)排序的順序按照userId，movieId排列的。

文件里面的內(nèi)容包含了每一個用戶對于每一個電影的分類

數(shù)據(jù)排序的順序按照userId，movieId排列的。

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該數(shù)據(jù)集（ml-latest-small）描述了電影推薦服務[MovieLens]（）的5星評級和自由文本標記活動。它包含9742部電影的100836個評級和3683個標簽應用程序。這些數(shù)據(jù)由610位用戶在1996年3月29日到2018年9月24日之間創(chuàng)建。該數(shù)據(jù)集于2018年9月26日生成。

隨機選擇用戶以包含在內(nèi)。所有選定的用戶評分至少20部電影。不包括人口統(tǒng)計信息。每個用戶都由一個id表示，并且不提供其他信息。

數(shù)據(jù)包含在 links.csv ， movies.csv ， ratings.csv 和 tags.csv 文件中。有關所有這些文件的內(nèi)容和用法的更多詳細信息如下。

這是一個發(fā)展的數(shù)據(jù)集。因此，它可能會隨著時間的推移而發(fā)生變化，并不是共享研究結(jié)果的適當數(shù)據(jù)集。

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要確認在出版物中使用數(shù)據(jù)集，請引用以下文件：

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數(shù)據(jù)集文件以[逗號分隔值]文件寫入，并帶有單個標題行。包含逗號（，）的列使用雙引號（```）進行轉(zhuǎn)義。這些文件編碼為UTF-8。如果電影標題或標簽值中的重音字符（例如Misérables，Les（1995））顯示不正確，確保讀取數(shù)據(jù)的任何程序（如文本編輯器，終端或腳本）都配置為UTF-8。

MovieLens用戶隨機選擇包含。他們的ID已經(jīng)匿名化了。用戶ID在 ratings.csv 和 tags.csv 之間是一致的（即，相同的id指的是兩個文件中的同一用戶）。

數(shù)據(jù)集中僅包含至少具有一個評級或標記的電影。這些電影ID與MovieLens網(wǎng)站上使用的電影ID一致（例如，id 1 對應于URL ）。電影ID在 ratings.csv ， tags.csv ， movies.csv 和 links.csv 之間是一致的.

通過[pandas.read_csv]將各表轉(zhuǎn)化為pandas 的DataFrame對象

其中用到的參數(shù)為分隔符sep、頭文件header、列名定義names、解析器引擎engine

這里和書上相比多用了engine參數(shù)，engine參數(shù)有C和Python，C引擎速度更快，而Python引擎目前功能更完整。

可用pandas.merge 將所有數(shù)據(jù)都合并到一個表中。merge有四種連接方式（默認為inner），分別為

通過索引器查看第一行數(shù)據(jù)，使用基于標簽的索引.loc或基于位置的索引.iloc

可通過數(shù)據(jù)透視表( pivot_table )實現(xiàn)

該操作產(chǎn)生了另一個DataFrame，輸出內(nèi)容為rating列的數(shù)據(jù)，行標index為電影名稱，列標為性別，aggfunc參數(shù)為函數(shù)或函數(shù)列表（默認為numpy.mean），其中“columns”提供了一種額外的方法來分割數(shù)據(jù)。

by參數(shù)的作用是針對特定的列進行排序（不能對行使用），ascending的作用是確定排序方式，默認為升序

增加一列存放平均得分之差，并對其排序，得到分歧最大且女性觀眾更喜歡的電影

按照電影標題將數(shù)據(jù)集分為不同的groups，并且用size( )函數(shù)得到每部電影的個數(shù)（即每部電影被評論的次數(shù)），按照從大到小排序，取最大的前20部電影列出如下

按照電影名稱分組，用agg函數(shù)通過一個字典{‘rating’: [np.size, np.mean]}來按照key即rating這一列聚合，查看每一部電影被評論過的次數(shù)和被打的平均分。取出至少被評論過100次的電影按照平均評分從大到小排序，取最大的10部電影。

如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？

如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖

大數(shù)據(jù)無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業(yè)的過程中都有可能會遇到它。

什么是大數(shù)據(jù) ？

大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有大量的數(shù)據(jù)。單獨而言，你能從單一的數(shù)據(jù)獲取的洞見窮其有限。但是結(jié)合復雜數(shù)學模型以及強大計算能力的TB級數(shù)據(jù)，卻能創(chuàng)造出人類無法制造的洞見。大數(shù)據(jù)分析提供給商業(yè)的價值是無形的，并且每天都在超越人類的能力。

大數(shù)據(jù)分析的第一步就是要收集數(shù)據(jù)本身，也就是眾所周知的“數(shù)據(jù)挖掘”。大部分的企業(yè)處理著GB級的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有用戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？

為什么選擇Python?

Python最大的優(yōu)點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法并且還是個強大的多用途語言。這一點在大數(shù)據(jù)分析環(huán)境中很重要，并且許多企業(yè)內(nèi)部已經(jīng)在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，并且有很多用于數(shù)據(jù)科學的類庫。

現(xiàn)在，如果你真的要用Python進行大數(shù)據(jù)分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什么是元組、字符串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

數(shù)據(jù)分析流程

一般可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲與提取-數(shù)據(jù)預處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來實施一個數(shù)據(jù)分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：

數(shù)據(jù)獲取：公開數(shù)據(jù)、Python爬蟲

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機構(gòu)、企業(yè)、政府會開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對較高。

另一種獲取外部數(shù)據(jù)的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網(wǎng)易云音樂評論排行列表。基于互聯(lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對某個行業(yè)、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)………

以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現(xiàn)網(wǎng)頁爬蟲。

掌握基礎的爬蟲之后，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。

數(shù)據(jù)存取：SQL語言

在應對萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時候，Excel對于一般的分析沒有問題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會力不從心，數(shù)據(jù)庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會以SQL的形式來存儲數(shù)據(jù)。

SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫的增、刪、查、改

數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個表之間的聯(lián)系

數(shù)據(jù)預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

對于數(shù)據(jù)預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數(shù)據(jù)訪問

缺失值處理：對缺失數(shù)據(jù)行進行刪除或填充

重復值處理：重復值的判斷與刪除

異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)

相關操作：描述性統(tǒng)計、Apply、直方圖等

合并：符合各種邏輯關系的合并操作

分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組

Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表

概率論及統(tǒng)計學知識

需要掌握的知識點如下：

基本統(tǒng)計量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

其他描述性統(tǒng)計量：偏度、方差、標準差、顯著性等

其他統(tǒng)計知識：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統(tǒng)計學的基本知識，你就可以用這些統(tǒng)計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統(tǒng)計圖，并得出具有指導意義的結(jié)果。

Python 數(shù)據(jù)分析

掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數(shù)的數(shù)據(jù)進行回歸分析，并得出相對精確地結(jié)論。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類算法：k-means……

特征工程基礎：如何用特征選擇優(yōu)化模型

調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型

Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數(shù)據(jù)分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結(jié)論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的算法：分類、聚類。

然后你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種算法模型，對于模型的優(yōu)化，你需要去了解如何通過特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來提升預測的精度。

你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘建模和分析的全過程。

總結(jié)

其實做數(shù)據(jù)挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!

Python pandas 怎么實現(xiàn)透視計數(shù)而不是求和

1數(shù)據(jù)

首先引入幾個重要的包

通過代碼構(gòu)造數(shù)據(jù)集

2 交叉表—分類計數(shù)

按照不同類進行計數(shù)統(tǒng)計是最常見透視功能，可以通

（1）crosstab

（2）pivot_table

python處理excel的優(yōu)勢是什么

在我們工作中往往需要處理大量的數(shù)據(jù)，因此Excel在我們工作中是一個必不可少的工具，不過，近期很多人開始用Python處理數(shù)據(jù)，那

么，大家為什么開始用Python了呢？Python輔助處理excel的有什么優(yōu)點呢？

首先，我們先說說Excel 主要優(yōu)點：

1)數(shù)據(jù)透視功能，一個數(shù)據(jù)透視表演變出10幾種報表，只需吹灰之力。易用性，一個新手，只要認真使用向?qū)?-2小時就可以馬馬虎虎上路。

2)統(tǒng)計分析，其實包含在數(shù)據(jù)透視功能之中，但是非常獨特，常用的檢驗方式一鍵搞定。

3)圖表功能，這幾乎是Excel的獨門技能，其他程序只能望其項背而自殺。

4)高級篩選，這是Excel提供的高級查詢功能，而操作之簡單。

5)自動匯總功能，這個功能其他程序都有，但是Excel簡便靈活。

6)高級數(shù)學計算，卻只要一兩個函數(shù)輕松搞定。

其實，上面的內(nèi)容有些廢話，但是為了文章的完整性還是寫上了，不過要想真正精通Excel，最高端就是用VBA語言自己寫宏，但是VBA

作為一種編程語言也是十分難學，如果不寫VBA就需要一個一個的把數(shù)據(jù)錄入，然后一行行公式計算，最后再繪制圖表。不僅如此，由于

Excel都是手動錄入，所以要反復檢查有沒有錯誤，往往會耗費不少的時間。因此，Python就派上了用場。

批量出圖

除了整理數(shù)據(jù)，Python的批量出圖功能也很強大。

用Excel出圖需要不停的用鼠標操作，而且非常容易出錯。

而用Python，只需要幾行代碼輕松解決，特別是當工作重復度很高的時候，只要略微改動代碼即可，大大的節(jié)省了時間，提高了完成效率。

數(shù)據(jù)可視化

Python還可以自動生成數(shù)據(jù)可視圖。

利用Python強大的繪圖功能，數(shù)據(jù)導入-分析-出結(jié)果

繪圖這個過程可以一次性完成，數(shù)據(jù)結(jié)果非常清晰直觀。

更多技術(shù)請關注Python視頻教程。

如何使用python制作excel透視曲線圖

Excel功能之強大，每個人都會用到。你還在為怎么做數(shù)據(jù)表煩惱么。Excel高版本自帶的數(shù)據(jù)圖表可以滿足一般需求，這就是高版本的好處自帶很多實用功能減輕繁重的工作。本文就2010版本的數(shù)據(jù)視圖做個簡單的功能介紹，制作一個孩子的各科目每年學習成績曲線圖

開啟分步閱讀模式

工具材料：

excel2010

操作方法

數(shù)據(jù)源，先做好每年孩子各科目學習成績的記錄

數(shù)據(jù)透視圖，首先要選擇數(shù)據(jù)，然后點擊‘插入’-》數(shù)據(jù)透視表-》數(shù)據(jù)透視圖

選擇必要選項，在彈出的對話框中，有兩個選項供選擇，一個是數(shù)據(jù)源（可以選擇外部數(shù)據(jù)源，默認是當前選中的數(shù)據(jù)），一個是視圖要顯示的位置，可以在當前的表中呈現(xiàn)，也可以在另外一個sheet中展現(xiàn)。一般情況下我是在當前工作表中呈現(xiàn)，直觀，方便。

報錯，如果選擇了‘現(xiàn)有工作表’，但是‘位置’里為空，這樣直接確定是會報錯的，因為你還么有選擇圖標要顯示的位置。

選擇需要展示的數(shù)據(jù)，剛才選擇的數(shù)據(jù)源列都在上面提現(xiàn)出來了，現(xiàn)在是要選擇數(shù)據(jù)視圖展示的內(nèi)容。我們來選擇科目、時間、成績。

橫軸、縱軸調(diào)整，圖1位置是我們所謂的X軸，圖2是我們要顯示的幾個內(nèi)容，圖3是顯示的Y軸數(shù)值。

選擇圖標樣式，步驟6完成之后，默認是柱狀圖，但是這個不直觀，我想要的是曲線走勢圖，所以可以改變下顯示的樣式，

完美走勢圖，看曲線就可以知道小朋友數(shù)學、音樂成績在不斷提高，英語成績波動不大，語文成績在下滑。

python Pandas 如何實現(xiàn)excel透視的創(chuàng)建組功能

1、Series的創(chuàng)建

序列的創(chuàng)建主要有三種方式：

1）通過一維數(shù)組創(chuàng)建序列

import numpy as np, pandas as pd

arr1 = np.arange(10)

arr1

type(arr1)

s1 = pd.Series(arr1)

type(s1)

2）通過字典的方式創(chuàng)建序列

dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50}

dic1

type(dic1)

s2 = pd.Series(dic1)

type(s2)

3）通過DataFrame中的某一行或某一列創(chuàng)建序列

這部分內(nèi)容我們放在后面講，因為下面就開始將DataFrame的創(chuàng)建。

2、DataFrame的創(chuàng)建

數(shù)據(jù)框的創(chuàng)建主要有三種方式：

1）通過二維數(shù)組創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

arr2 = np.array(np.arange(12)).reshape(4,3)

arr2

type(arr2)

df1 = pd.DataFrame(arr2)

df1

type(df1)

2）通過字典的方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

以下以兩種字典來創(chuàng)建數(shù)據(jù)框，一個是字典列表，一個是嵌套字典。

dic2 = {'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8],

'c':[9,10,11,12],'d':[13,14,15,16]}

dic2

type(dic2)

df2 = pd.DataFrame(dic2)

df2

type(df2)

當前標題：python數(shù)據(jù)透視函數(shù)的簡單介紹
當前網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article32/hedgpc.html

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