python数据分析（一）：导入数据、描述统计、交叉分析、相关分析、线性回归分析

1 先导入一些包import pandasfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt2 导入数据（1）从excel表导入下面的截图是data.xlsx中的数据，sheet的名字data1。执行如下代码# 利用pandas里的read_excel函数

纯粹是为了好玩

2319人浏览 · 2021-11-06 17:32:14

纯粹是为了好玩 · 2021-11-06 17:32:14 发布

1 先导入一些包

本文的数据分析均在anaconda中的Spyder中进行。
在这里插入图片描述

import pandas   
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

2 导入数据

（1）从excel表导入

下面的截图是data.xlsx中的数据，sheet的名字data1。
在这里插入图片描述
执行如下代码

# 利用pandas里的read_excel函数
# 注意两个地方，一是写好文件路径（包括文件名）
# 二是写好导入文件中哪个sheet
data = pandas.read_excel(
    'D:/7_science_and_technology/数据分析/data.xlsx',
    sheet_name='data1'

结果如下：
导入后的结果

3 手动创建数据

# 利用pandas里的DataFrame手动创建
# '变量名'：[...,...,...,...,]
data_2 = pandas.DataFrame({
    'catalog': ['A','B','C','D','E'],
    'percent': [0.1, 0.15, 0.4, 0.6, 0.9]
    })

结果如下：
在这里插入图片描述
利用plot.bar函数画个直方图：

data_2.plot.bar(x = 'catalog', y='percent')

结果如下：
在这里插入图片描述

4 数据排序

# True代表升序排列，False代表降序排列
sortData = data.sort_values(
    by = ['数学成绩','语文成绩'],
    ascending = [True, False]
    )

结果如下：
在这里插入图片描述

5 对数据进行简单计算

# 对数据进行简单计算
data['总成绩'] = data.数学成绩 + data.语文成绩

结果如下：
在这里插入图片描述

6 对数据进行0-1标准化

# 对数据0-1标准化
data['语文成绩标准化'] = round(
    (data.语文成绩 - data.语文成绩.min())/(
        data.语文成绩.max() - data.语文成绩.min())
    )

结果如下：
在这里插入图片描述

7 基本的描述统计指标

# 基本描述统计
print(data.总成绩.describe())

结果如下：
在这里插入图片描述

8 分组统计

# 按性别进行分组统计
ga = data.groupby(by = ['性别'])['语文成绩'].agg('count')
print(ga)
print(ga.sum())  # 案例总数
print(ga/ga.sum()) # 计算比例

结果如下：
在这里插入图片描述

9 相关分析

# 相关分析：语文成绩、数学成绩
corrMatrix = data[[
    '数学成绩','语文成绩'
    ]].corr()
print(corrMatrix)

结果如下：
在这里插入图片描述

10 绘制散点图

# 绘制散点图
#data.plot('数学成绩','语文成绩', kind = 'scatter')
plt.scatter(data['数学成绩'], data['语文成绩'])

结果如下：

11 线性回归模型

# 回归模型
x = data[['数学成绩']]
y = data[['语文成绩']]
lrModel = LinearRegression()  
lrModel.fit(x, y)
print(lrModel.coef_)
print(lrModel.intercept_)
# 回归模型的精度
print(lrModel.score(x, y))