|
|
51CTO旗下网站
|
|
移动端

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

本文,我总结了以下一篇干货,来帮助大家理清思路,提高学习效率。总共分为三大部分:做Python数据分析必知的语法,如何实现爬虫,怎么做数据分析。

作者:大鹏来源:数据森麟|2019-05-08 15:59

大家好,我是大鹏,城市数据团联合发起人,致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。

和很多同学接触过程中,我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多,过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起,夹杂着大量Python开发的知识点,花了很多时间却始终云里雾里,不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图,却在看基础的过程中消耗了一周又一周,以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

于是,我总结了以下一篇干货,来帮助大家理清思路,提高学习效率。总共分为三大部分:做Python数据分析必知的语法,如何实现爬虫,怎么做数据分析。

1.必须知道的两组Python基础术语

A.变量和赋值

Python可以直接定义变量名字并进行赋值的,例如我们写出a = 4时,Python解释器干了两件事情:

  • 在内存中创建了一个值为4的整型数据
  • 在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向4

用一张示意图表示Python变量和赋值的重点:

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

例如下图代码,“=”的作用就是赋值,同时Python会自动识别数据类型:

  1. a=4 #整型数据 
  2. b=2 #整型数据 
  3. c=“4” #字符串数据 
  4. d=“2” #字符串数据 
  5.  
  6. print(“a+b结果为”,a+b)#两个整数相加,结果是6 
  7. print(“c+d结果为”,c+d)#两个文本合并,结果是文本“42” 
  8.  
  9. #以下为运行结果 
  10. >>>a+b结果为 6 
  11. >>>c+d结果为 42 

B.数据类型

在初级的数据分析过程中,有三种数据类型是很常见的:

  • 列表list(Python内置)
  • 字典dic(Python内置)
  • DataFrame(工具包pandas下的数据类型,需要import pandas才能调用)

它们分别是这么写的:

列表(list):

  1. #列表 
  2. liebiao=[1,2.223,-3,'刘强东','章泽天','周杰伦','昆凌',['微博','B站','抖音']] 

list是一种有序的集合,里面的元素可以是之前提到的任何一种数据格式和数据类型(整型、浮点、列表……),并可以随时指定顺序添加其中的元素,其形式是:

  1. #ist是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾: 
  2. liebiao.append('瘦'
  3. ptint(liebiao) 
  4. #结果1 
  5. >>>[1, 2.223, -3, '刘强东''章泽天''周杰伦''昆凌', ['微博''B站''抖音'], '瘦'
  6.  
  7. #也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为5的位置,插入“胖”这个元素: 
  8. liebiao.insert(5, '胖'
  9. ptint(liebiao) 
  10. #结果2 
  11. >>>[1, 2.223, -3, '刘强东''章泽天''胖''周杰伦''昆凌', ['微博''B站''抖音'], '瘦'

字典(dict):

  1. #字典 
  2. zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'

字典使用键-值(key-value)存储,无序,具有极快的查找速度。以上面的字典为例,想要快速知道周杰伦的年龄,就可以这么写:

  1. zidian['周杰伦'
  2. >>>'40' 

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说,"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。

DataFrame:

DataFrame可以简单理解为excel里的表格格式。导入pandas包后,字典和列表都可以转化为DataFrame,以上面的字典为例,转化为DataFrame是这样的:

  1. import pandas as pd 
  2.  
  3. df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写 
  4. df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

和excel一样,DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。

以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型,基础语法到此结束,接下来就可以着手写一些函数计算数据了。

2.从Python爬虫学循环函数

掌握了以上基本语法概念,我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例,讲讲大家最难理解的循环函数for的用法:

A.for函数

for函数是一个常见的循环函数,先从简单代码理解for函数的用途:

  1. zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'
  2. for key in zidian: 
  3.         print(key
  4. >>> 
  5. 刘强东 
  6. 章泽天 
  7. 周杰伦 
  8. 昆凌 

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时#迭代key和value,可以用for k, v in d.items()

可以看到,字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数,可以说是真正入门了Python函数。

B.爬虫和循环

for函数在书写Python爬虫中经常被应用,因为爬虫经常需要遍历每一个网页,以获取信息,所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例,他的网站信息长这样:

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

该网站的周票房json数据地址可以通过抓包工具找到,网址为http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=20190114

仔细观察,该网站不同日期的票房数据网址(url)只有后面的日期在变化,访问不同的网址(url)就可以看到不同日期下的票房数据:如果只有1小时学Python,看这篇就够了

我们要做的是,遍历每一个日期下的网址,用Python代码把数据爬下来。此时for函数就派上用场了,使用它我们可以快速生成多个符合条件的网址:

  1. import pandas as pd 
  2.  
  3. url_df = pd.DataFrame({'urls':['http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=' for i in range(5)],'date' :pd.date_range(20190114,freq = 'W-MON',periods = 5)}) 
  4.  
  5. ''
  6. 将网址相同的部分生成5次,并利用pandas的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。 
  7. 其中用到了第一部分提供的多个数据类型: 
  8. range(5)属于列表, 
  9. 'urls':[]属于字典, 
  10. pd.dataframe属于dataframe 
  11. ''
  12. url_df['urls'] = url_df['urls'] + url_df['date'].astype('str'

滑动滑块可以看到完整代码和中间的注释。

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

为了方便理解,我给大家画了一个for函数的遍历过程示意图:

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

此处省略掉后续爬取过程,相关爬虫代码见文末。我们使用爬虫爬取了5800+条数据,包含20个字段,时间囊括了从2008年1月开始至2019年2月十一年期间的单周票房、累计票房、观影人次、场均人次、场均票价、场次环比变化等信息。

3.Python怎么实现数据分析?

除了爬虫,分析数据也是Python的重要用途之一,Excel能做的事,Python究竟怎么实现呢;Excel不能做的事,Python又是否能实现呢?利用电影票房数据,我们分别举一个例子说明:

A.Python分析

在做好数据采集和导入后,选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下,这个步骤变得很简单。

比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时,可以使用pandas工具库中常用的方法,筛选出周票房为第一名的所有数据,并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理:

  1. import pandas as pd 
  2. data = pd.read_csv('中国票房数据爬取测试20071-20192.csv',engine='python'
  3. data[data['平均上座人数']>20]['电影名'
  4. #计算周票房第一随时间变化的结果,导入数据,并选择平均上座人数在20以上的电影为有效数据 
  5.  
  6. dataTop1_week = data[data['排名']==1][['电影名','周票房']] 
  7. #取出周票房排名为第一名的所有数据,并保留“电影名”和“周票房”两列数据 
  8.  
  9. dataTop1_week = dataTop1_week.groupby('电影名').max()['周票房'].reset_index() 
  10. #用“电影名”来分组数据,相同电影连续霸榜的选择最大的周票房保留,其他数据删除 
  11.  
  12. dataTop1_week = dataTop1_week.sort_values(by='周票房',ascending=False
  13. #将数据按照“周票房”进行降序排序 
  14.  
  15. dataTop1_week.index = dataTop1_week['电影名'
  16. del dataTop1_week['电影名'
  17. #整理index列,使之变为电影名,并删掉原来的电影名列 
  18.  
  19. dataTop1_week 
  20. #查看数据 

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

9行代码,我们完成了Excel里的透视表、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python中的可视化包matplotlib,快速出图:

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

B.函数化分析

以上是一个简单的统计分析过程。接下来就讲讲Excel基础功能不能做的事——自定义函数提效。观察数据可以发现,数据中记录了周票房和总票房的排名,那么刚刚计算了周票房排名的代码,还能不能复用做一张总票房分析呢?

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

当然可以,只要使用def函数和刚刚写好的代码建立自定义函数,并说明函数规则即可:

  1. def pypic(pf): 
  2.     #定义一个pypic函数,变量是pf 
  3.     dataTop1_sum = data[['电影名',pf]] 
  4.     #取出源数据中,列名为“电影名”和pf两列数据 
  5.  
  6.     dataTop1_sum = dataTop1_sum.groupby('电影名').max()[pf].reset_index() 
  7.     #用“电影名”来分组数据,相同电影连续霸榜的选择最大的pf票房保留,其他数据删除 
  8.  
  9.     dataTop1_sum = dataTop1_sum.sort_values(by=pf,ascending=False
  10.     #将数据按照pf进行降序排序 
  11.  
  12.     dataTop1_sum.index = dataTop1_sum['电影名'
  13.     del dataTop1_sum['电影名'
  14.     #整理index列,使之变为电影名,并删掉原来的电影名列 
  15.  
  16.     dataTop1_sum[:20].iloc[::-1].plot.barh(figsize = (6,10),color = 'orange'
  17.     name=pf+'top20分析' 
  18.     plt.title(name
  19.     #根据函数变量名出图 

定义函数后,批量出图so easy:

如果只有1小时学Python,看这篇就够了

学会函数的构建,一个数据分析师才算真正能够告别Excel的鼠标点击模式,迈入高效分析的领域。

4.光看不练是永远不能入门的

如果只有一小时学习,以上就是大家一定要掌握的Python知识点。

【编辑推荐】

  1. 5月语言排行榜:R 跌出前二十,Python 紧咬 C++
  2. GitHub标星7700:Python从新手到大师,只要100天
  3. 使用Python和Prometheus跟踪天气
  4. Java、Python、C++该学哪一个?一篇文章阐述它们是干什么的……
  5. 1 行Python代码能干哪些事,这 13个你知道吗?
【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢

订阅专栏+更多

我的运维日志系统构建之路

我的运维日志系统构建之路

数据驱动运维
共18章 | 我叫于小炳

192人订阅学习

CentOS文件服务的最佳实战

CentOS文件服务的最佳实战

涨薪跳槽必备技能
共15章 | 追风蚂蚁

88人订阅学习

小白网工宝典

小白网工宝典

一次搞定思科华为
共15章 | 思科小牛

457人订阅学习

读 书 +更多

SQL Server 2005数据挖掘与商业智能完全解决方案

本书以BI解决方案的体系结构为中心,以SQL Server 2005为载体,将着眼点放在数据挖掘和商业智能上,详细讲解了数据报表、数据分析和数据挖...

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊

51CTO服务号

51CTO播客