数据分析8个具体步骤

# 在对数据进行分析时，主要细分为明确目标、应用思维和如下8个具体步骤：

1、读取数据

2、清洗数据

3、操作数据

4、转换数据

5、整理数据

6、分析数据

7、展现数据

8、总结报告

 接下来将介绍使用python来具体处理数据，包括上面几个步骤的实现，以及给出具体的操作例子。

需要记住的是使用python处理数据所用到的 具体函数、方法。

# 一、python读取数据 

‘‘‘‘‘‘

1、简要

2、如何从Excel文件中读取数据

3、如何从MySQL数据库中读取数据

4、如何从网页中读取数据

‘‘‘‘‘‘

1、简要

读取数据时数据分析的第一步，相对来说比较简单，读取数据类型可以大致分为几类，一般用到的都是从 excel表、数据库、网页中进行读取。

我们使用python中的pandas库来实现读取操作。

2、如何从Excel文件中读取数据

Python代码如下：

读取数据之前需要导入pandas库

#导入pandas库

import pandas as pd 

#导入Excel文件

df = pd.read_excel(‘文件名.xlsx‘) 

3、如何从MySQL数据库中读取数据

读取数据之前需要安装pymysql模块

# 安装pymysql模块（在终端操作）

pip install pymysql

#安装后，读取操作代码如下：

import pandas as pd

import pymysql# 创建数据库连接conn = pymysql.connect(host=‘‘, user=‘‘, passwd=‘‘, database=‘‘)# 创建游标cursor = conn.cursor()# 写SQL语句sql = "select * from 表名"#读取数据df = pd.read_sql(sql,conn)df.head()# 关闭游标cursor.close()# 关闭连接conn.close()4、如何从网页中读取数据

 访问网页时需要用到ssl模块，解决证书不受信任问题

import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# 网址

url = ‘http://s.askci.com/stock/a/?reportTime=2019-03-31&pageNum=1‘

#读取网页中表格数据

dfs = pd.read_html(url)

# 二、python清洗数据

‘‘‘

1、如何查找异常 

2、如何排除重复

3、如何删除缺失

4、如何补全缺失

5、应用案例

‘‘‘

下面使用待清洗的扑克牌作为示例，来完成以上操作。

import numpy as np 

import andas as pd 

pd.set_option(‘max_rows‘,10)

df = df.read_excel("待清洗的扑克牌.xlsx")

df

返回结果如下：

1、如何查找异常

在清洗数据之前需要把异常的数据查找出来，观察异常数据特征，然后确定清洗方法。

 一般查找数据异常方式：

 查找某一列缺失

 查找重复的行列

 查找某一列的唯一值

 #查找花色缺失的行

df[df.花色.isnull()]

# 查找完全重复的行

df[df.duplicated()]

 # 查找某一列重复的行

df[df.编号.duplicated()]

#查找牌面所有唯一值

df.牌面.unique()

返回结果如下：

 根据常识可以得出，‘30‘为异常值。

#查找牌面包含30的异常值

df[df.牌面.isin([‘30‘])]

2、如何排除重复

使用drop_duplicates()函数，在排除重复后会得到新的返回值。

#排除完全重复的行，默认保留第一行

df.drop_duplicates()

 # 按照莫一列排除重复，默认保留第一行

 df.drop_duplicates([‘花色‘])

 # 按照莫一列排除重复，默认保留最后一行

 df.drop_duplicates([‘花色‘]，keep = ‘last‘)

3、如何删除缺失

使用dropna()默认删除包含缺失的行

使用扑克牌中不重复的花色为例

color =  df.drop_duplicates([‘花色‘])

 #删除花色缺失的行

color.dropna()

#删除整行全部为空的行，需要指定how参数

color.dropna(how=‘all‘)

#删除包含缺失值的列

color.dropna(axis = 1)

4、如何补全缺失

# 使用fillna()函数可以将缺失值填充成制定的值。

color.fillna(‘joker‘)

 # 使用临近值填充需要指定method参数

#用后面的值填充

color.fillna(method= ‘bfill‘)

 # 按字典填充

# 先制定一个缺失值

color.loc[2,‘牌面‘] = np.nan

color 

 #按列自定义补全缺失值

color.fillna({‘花色‘：0，‘牌面‘：1})

5、应用案例

import numpy as np

import pandas as pd

# 设置最多显示10行

pd.set_option(‘max_rows‘,10)

#从Excel文件中读取原始数据

df = pd.read_excel(‘待清洗的扑克牌‘.xlsx)

#补全缺失值

df = pd.fillna(‘joker‘)

#排除重复值

df = pd.drop_duplicates()

# 修改异常值

df.loc[4,‘牌面‘] = 3

# 增加一张缺少的牌

df = df.append({‘编号‘：4,‘花色‘：‘黑桃♠‘,‘牌面‘:2},ignore_index = True)

#按编号排序

df = df.sort_values(‘编号‘)

# 重置索引

df = df.reset_index()

# 删除多余的列

df = df.drop([‘index‘],axis = 1)

#清洗好的数据保存到excel文件中

df.to_excel(‘清洗好的扑克牌‘.xlsx，index = False)

df

 上图为完整的扑克牌数据。