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    1. 实验目的
    2. 实验环境
      1. 硬件
      2. 软件
    3. 实验步骤、代码、结果与分析
      1. 导入数据，将 df.DataFrame 转换成 Numpy 数据类型
        1. input
        2. output
      2. 操作说明 pandas 数据缺失值处理：reindex()，dropna()，fillna()，isnull()
      3. 探索 pandas 中的可视化工具（折线图、饼状图等）对该数据集进行深入分析
      4. 探索 pandas 中分组及统计操作。利用 pandas 或 numpy 统计函数，计算 Anscombe 数据的统计值
    4. 实验总结
    5. 使用的数据集anscombe.csv

    Lab4_1 Pandas 数据分析

    post on 29 Sep 2019 about 2388words require 8min
    CC BY 4.0 （除特别声明或转载文章外）
    如果这篇博客帮助到你，可以请我喝一杯咖啡~

    Pandas 数据导入；数据变换处理；统计汇总描述；假设检验；可视化等

    实验目的

    学习 Pandas 数据分析基础，统计描述及数据可视化等

    实验环境

    硬件

    所用机器型号为 VAIO Z Flip 2016

    • Intel(R) Core(TM) i7-6567U CPU @3.30GHZ 3.31GHz
    • 8.00GB RAM

    软件

    • Windows 10, 64-bit (Build 17763) 10.0.17763
    • Windows Subsystem for Linux [Ubuntu 18.04.2 LTS]：WSL 是以软件的形式运行在 Windows 下的 Linux 子系统，是近些年微软推出来的新工具，可以在 Windows 系统上原生运行 Linux。
    • Python 3.7.4 64-bit (‘anaconda3’:virtualenv)
    • juyter nootbooks

    实验步骤、代码、结果与分析

    导入数据，将 df.DataFrame 转换成 Numpy 数据类型

    input

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4

    import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("anscombe.csv")
np.array(df) # 将 df.DataFrame 转换成 Numpy 数据类型

    output

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    array([['I', 10.0, 8.04],
       ['I', 8.0, 6.95],
       ['I', 13.0, 7.58],
       ['I', 9.0, 8.81],
       ['I', 11.0, 8.33],
       ['I', 14.0, 9.96],
       ['I', 6.0, 7.24],
       ['I', 4.0, 4.26],
       ['I', 12.0, 10.84],
       ['I', 7.0, 4.82],
       ['I', 5.0, 5.68],
       ['II', 10.0, 9.14],
       ['II', 8.0, 8.14],
       ['II', 13.0, 8.74],
       ['II', 9.0, 8.77],
       ['II', 11.0, 9.26],
       ['II', 14.0, 8.1],
       ['II', 6.0, 6.13],
       ['II', 4.0, 3.1],
       ['II', 12.0, 9.13],
       ['II', 7.0, 7.26],
       ['II', 5.0, 4.74],
       ['III', 10.0, 7.46],
       ['III', 8.0, 6.77],
       ['III', 13.0, 12.74],
       ['III', 9.0, 7.11],
       ['III', 11.0, 7.81],
       ['III', 14.0, 8.84],
       ['III', 6.0, 6.08],
       ['III', 4.0, 5.39],
       ['III', 12.0, 8.15],
       ['III', 7.0, 6.42],
       ['III', 5.0, 5.73],
       ['IV', 8.0, 6.58],
       ['IV', 8.0, 5.76],
       ['IV', 8.0, 7.71],
       ['IV', 8.0, 8.84],
       ['IV', 8.0, 8.47],
       ['IV', 8.0, 7.04],
       ['IV', 8.0, 5.25],
       ['IV', 19.0, 12.5],
       ['IV', 8.0, 5.56],
       ['IV', 8.0, 7.91],
       ['IV', 8.0, 6.89]], dtype=object)

    操作说明 pandas 数据缺失值处理：reindex()，dropna()，fillna()，isnull()

    1

    df.reindex(['a','b','c'])

    原图的列下标换成了['a','b','c']。

    1

    df.reindex(['a','b','c']).dropna()

    在上一步的基础上删去了所有 NaN 值，于是输出了一张空表。

    1

    df.reindex(['a','b','c']).fillna(17341163)

    在第一步的基础上把所有 NaN 换成了我的学号17341163。

    1

    df.isnull()

    用布尔值填充原表。

    探索 pandas 中的可视化工具（折线图、饼状图等）对该数据集进行深入分析

    1
2

    import matplotlib
matplotlib.pyplot.show(df.mean().plot(kind = 'line')) # 折线图

    如图（见附件吴坎(17341163)_lab4_1.ipynb），原数据集的均值先增后减。

    探索 pandas 中分组及统计操作。利用 pandas 或 numpy 统计函数，计算 Anscombe 数据的统计值

    1

    df.groupby(by="dataset").mean()

    实验总结

    一些 Pandas 的基础操作，还是相对比较简单，没有遇到多大问题。

    使用的数据集anscombe.csv

    dataset,x,y
I,10.0,8.04
I,8.0,6.95
I,13.0,7.58
I,9.0,8.81
I,11.0,8.33
I,14.0,9.96
I,6.0,7.24
I,4.0,4.26
I,12.0,10.84
I,7.0,4.82
I,5.0,5.68
II,10.0,9.14
II,8.0,8.14
II,13.0,8.74
II,9.0,8.77
II,11.0,9.26
II,14.0,8.1
II,6.0,6.13
II,4.0,3.1
II,12.0,9.13
II,7.0,7.26
II,5.0,4.74
III,10.0,7.46
III,8.0,6.77
III,13.0,12.74
III,9.0,7.11
III,11.0,7.81
III,14.0,8.84
III,6.0,6.08
III,4.0,5.39
III,12.0,8.15
III,7.0,6.42
III,5.0,5.73
IV,8.0,6.58
IV,8.0,5.76
IV,8.0,7.71
IV,8.0,8.84
IV,8.0,8.47
IV,8.0,7.04
IV,8.0,5.25
IV,19.0,12.5
IV,8.0,5.56
IV,8.0,7.91
IV,8.0,6.89
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