动手学数据分析 Task03：数据重构

我就是我 2022-11-30 04:28 239阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  动手学数据分析
 *   *  Task03：数据重构
     *   *  一、重点与思考
         *  二、阶段性提问

# 动手学数据分析 #

本次跟随Datawhale组织的动手学数据分析组队学习，对数据分析继续加强学习，希望能有所收获。Datawhale是一个很好的开源组织，会组织很多优质、开源的系列学习。

附上[本次组队学习的计划和教程资料][Link 1]，如果链接失效，可点击[这里][Link 2]前往Datawhale官网自行查找，即使没有当时加入组队学习，有兴趣的话从现在开始学习也不晚哦~

由于此次是需要有一些pandas基础，之前有做过**pandas的脑图总结**，有需要的同学可以点[这里][Link 3]前往获取。

现在学习喜欢用脑图的方式，知识点清晰明了，易于查找和复习，希望也可以帮助大家梳理知识脉络，同时欢迎补充。

## Task03：数据重构 ##

本次任务脑图的内容不多，基本上都是之前内容的查找，所以重点看一下第二部分的阶段性提问吧。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

链接：https://pan.baidu.com/s/1KRF3-ewcZaP-f8–5SKUNA  
提取码：31k8

### 一、重点与思考 ###

筛选了一些比较重要的操作以及一些思考的回答：

**任务三：使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result\_down。然后将上边的result\_up和result\_down纵向合并为result。**

答：红色地方是我新学到的一个拼接时很好用的一个参数，相当于reset\_index（）的操作。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**任务五：使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法：完成任务二和任务三的任务**  
答：通过该问题，对merge有了新的认识。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**【思考】对比merge、join以及concat的方法的不同以及相同。思考一下在任务四和任务五的情况下，为什么都要求使用DataFrame的append方法，如何只要求使用merge或者join可不可以完成任务四和任务五呢？**  
答：

>  *  merge：横向拼接，数据库样式的联接合并，可以指定连接的键。
>  *  join：横向拼接。
>  *  concat：横向或纵向拼接都可以。

因为使用append才可以进行纵向的拼接（追加行），当然concat也行。  
只有merge，join不行，因为二者都是横向拼接。

**【思考】从任务二到任务四中，这些运算可以通过agg()函数来同时计算。并且可以使用rename函数修改列名。你可以按照提示写出这个过程吗？**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
**任务七：得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数的最高的年龄，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

### 二、阶段性提问 ###

1.  DataFrame排序的方法有哪些？如果希望数据根据列A为主升序排，列B为辅降序排，应该如何实现？  
    答：  
    感兴趣的同学可以看Joyful-Pandas第一章第四节排序中找到。第二个问题我也是学到新的知识，原来ascending参数还可以接受与by相同长度的bool列表，也就是实现上述问题的方法。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]
2.  DataFrame和Series可以进行加减乘除运算吗？对应的方法分别是什么？观察一下数据结构不一样的它们是如何实现运算的  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]
3.  pandas中很多函数（比如concat都有axis这个参数，它的不同取值分别是什么含义？参数的默认取值是什么？  
    答：  
    axis参数是指延行或列方向进行某个操作，0代表行方向（纵向），1代表列方向（横向），默认为0（纵向）
4.  concat，merge，join还有append的用法分别是什么？你能区分它们吗？  
    具体可以看Joyful-Pandas第五章，这里只给脑图供参考，脑图可在文章顶部获取。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]
5.  对数据groupby后常用的聚合函数有哪些？如何实现对不同的列采取不同的聚合函数？  
    答：  
    常用聚合函数：mean/sum/size/count/std/var/sem/describe/first/last/nth/min/max，具体含义可以[点击这里][Link 4]查看练习与问题中的问题四。  
    对不同的列采取不同的聚合函数，采用字典的方式：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]
6.  如何遍历groupby后的数据？  
    答：  
    参考Joyful-Pandas第三章分组的groupby的遍历。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]
7.  groupby默认是将具有相同值的行分成一组，能不能自定义分组函数呢？比如数据有一列城市名，但是我希望根据一线城市、二线城市来分组，如何实现？  
    答：  
    可以，参考Joyful-Pandas第三章分组的groupby分组依据。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

[Link 1]: https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
[Link 2]: https://github.com/datawhalechina
[Link 3]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/106932836
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221124/55e5c6edc8f2427eb59651aa0ff78eda.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221124/9c4868796b964fc395d20095579ce8ad.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221124/b08a89c83b294e819f8f4f442bbf7097.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221124/8939ec773fd64c7b898c17c594a98458.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221124/c2a2b029e54a41db8abdaa39aa75d51d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221124/4e6ec4ded4c74a3ab3238edc78e07da7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221124/35867d7db8b5430185189d0fab330384.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221124/882bef96f72c40d2945a8bbcae5a3489.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221124/d9f1ffed762a47579206170d7d6b8c18.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221124/4aa63ab05b0d4479b3b7b4d21afb8d37.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221124/28c9bdc63fb1424f891c8574db5b5b91.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221124/65d1f6d7143744268f3c1b775c121737.png
[Link 4]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/105643145
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20221124/77eeec90025b49d1a3506baf4e46dcad.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221124/60671749bbd84793851185d96b9257bb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20221124/3fa48839dfd34f5a809326df1a42f0cd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20221124/1b14028ff6484f6491e149910fedf914.png