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XX学Python·数据分析工具

时间:2022-10-04 23:22:44浏览次数:41  
标签:数据分析 Jupyter Python 标签 位置 XX 虚拟环境 conda gapminder

  • Anaconda管理虚拟环境

    • 界面创建虚拟环境:Environment>Create>弹出对话框

    • 命令创建虚拟环境:点击CMD.exe Prompt这图标下的Launch进入cmd命令行终端

conda env list  # 查看当前有多少个虚拟环境,前面有*代表正位于的虚拟环境
conda create -n 虚拟环境名 python=3.8  # 创建虚拟环境,python=3.8指定python版本
conda activate 虚拟环境名  # 进入虚拟环境
conda deactivate  # 退出虚拟环境
conda remove -n 虚拟环境名 --all  # 删除虚拟环境
  • Anaconda包管理功能

    • 通过界面安装包:进入到环境管理界面,通过搜索要安装的包,会是最新版本

    • 命令进行包的安装:可指定包的版本,更推荐。注:先切换到要安装包的虚拟环境

conda install 包名字  # 安装包
pip install 包名字  # 安装包(推荐),如pip install pandas==1.1.3
pip freeze  # 可查看有哪些包

# 安装其他包速度慢可以指定国内镜像
 # 阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 # 豆瓣:https://pypi.douban.com/simple/
 # 清华大学:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
 # 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

# 例如:通过阿里云镜像安装
pip install 包名 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  • 知道 Python 数据分析常用开源库

    • Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn、SKlearn、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook使用

  • 启动Jupyter Notebook

    • 通过界面Launch启动(注:此方式直接启动Jupyter notebook,无法打开当前所在磁盘以外的其他磁盘上的文件),启动后自动跳转到Jupyter网页界面

    • 推荐通过终端启动 Jupyter Notebook(注:此方式先启动cmd,通过切换虚拟环境和磁盘位置,再启动Jupyter notebook)

在启动Anaconda提供的CMD后,输入命令如下:

# 切换虚拟环境,可选操作
conda activate 虚拟环境名字 

# 切换磁盘位置,可选操作
cd C:\Users\Xuanxuan\Desktop\Bigdata

# 启动jupyter notebook
jupyter notebook
  • 常用快捷键

    • Shift+Enter:执行本单元代码,并跳转到下一单元

    • Ctrl+Enter:执行本单元代码,留在本单元

pandas快速入门

  • pandas最基本的两种数据结构:DataFrame,Series

  • 加载数据集(csv和tsv):csv文件每一列的列元素间以逗号进行分割,tsv文件每一行的列元素间以\t进行分割。

# 在 ipynb 文件中导入 pandas
import pandas as pd

# 加载csv数据,省略sep参数,因为默认是逗号
tips = pd.read_csv('./data/tips.csv')

# 加载tsv数据,sep参数指定tsv文件的列元素分隔符为\t,默认sep参数是逗号
gapminder = pd.read_csv('./data/gapminder.tsv',sep='\t')
  • DataFrame 的行标签和列标签(行标签和列标签是可以重复的)
gapminder.index  # 获取行标签
gapminder.columns  # 获取列标签

# DataFrame设置行标签时,不会改变原来的DataFrame,而是返回的数据副本
gapminder_year_columns = gapminder.set_index('year') 
  • loc函数、iloc函数获取指定行列的数据
# loc函数,根据行标签和列标签获取
# 写全的写法,还有省略的写法看讲义
df.loc[[行标签1, ...], [列标签1, ...]]

# iloc函数,根据行位置编号和列位置编号获取(类似于索引,从0开始)
df.iloc[[行位置1, ...], [列位置1, ...]]
  • loc和iloc的切片操作

    • df.loc[起始行标签:结束行标签, 起始列标签:结束列标签],包含起始行列标签和结束行列标签

    • df.iloc[起始行位置:结束行位置, 起始列位置:结束列位置],包含起始行列位置,但不包含结束行列位置

  • [] 语法获取指定行列的数据

    • df[['列标签1', '列标签2', ...]],根据列标签获取所有行的对应列的数据

    • df[起始行位置:结束行位置:步长],根据指定范围获取对应行的所有列的数据,不包括结束行

标签:数据分析,Jupyter,Python,标签,位置,XX,虚拟环境,conda,gapminder
From: https://www.cnblogs.com/portb/p/16754793.html

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