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一、Pandas的使用

1.Pandas介绍

Pandas的主要应用包括：

数据读取
数据集成
透视表
数据聚合与分组运算
分段统计
数据可视化

对电影数据的分析：

平均分较高的电影
不同性别对电影平均评分
男女观众区别最大电影
评分次数最多热门的电影
不同年龄段区别最大的电影

Pandas的使用很灵活，最重要的两个数据类型是DataFrame和Series。

对DataFrame最直观的理解是把它当成一个Excel表格文件，如下：

索引是从0开始的，也可以将某一行设置为index索引； missing value为缺失值。

可以把Series看成一列数据。

group_by()的使用

假设有数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                              'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                       'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                              'two', 'two', 'one', 'three'],
                       'C' : np.random.randn(8),
                       'D' : np.random.randn(8)})
df

即：

分组迭代：

grouped = df.groupby('A')
for name, group in grouped:
      print(name)
      print(group)

打印：

bar
     A      B         C         D
1  bar    one  0.991265  0.005204
3  bar  three -0.791591 -0.576221
5  bar    two -1.587038  0.634791
foo
     A      B         C         D
0  foo    one -1.987942 -0.092403
2  foo    two  0.786344 -0.575798
4  foo    two  0.487330 -0.695639
6  foo    one  0.937217 -1.001144
7  foo  three -0.750302  1.495382

获取分组：

#获得一个分组get_group
grouped.get_group('bar')

显示：

使用聚合函数：

grouped = df.groupby('A')
grouped['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std])

显示：

聚合函数统计个数：

df = pd.DataFrame({'Year' : ['2001', '2002', '2001', '2002',
                          '2001', '2002', '2001', '2002'],
                   'score' : ['primary', 'second', 'third', 'fourth',
                          'primary', 'second', 'fourth', 'third'],
                   'C' : [1,2,1,2,1,2,1,2],
                   'D' : np.random.randn(8)})

grouped = df.groupby('Year')
print (grouped['C'].agg(np.size))

打印：

Year
2001    4
2002    4
Name: C, dtype: int64

聚合函数中使用多种函数：

grouped = df.groupby('Year')
print (grouped['C'].agg([np.size,np.sum,np.mean]))

打印：

size  sum  mean
Year                 
2001     4    4     1
2002     4    8     2

更进一步操作：

score = lambda x: (x - x.mean())
print(df)
print('----------')
print(grouped['C'].agg(np.mean))
print('----------')
print (grouped['C'].transform(score))

打印：

   Year    score  C         D
0  2001  primary  1 -0.135237
1  2002   second  2  0.346450
2  2001    third  1 -0.004958
3  2002   fourth  2  2.722841
4  2001  primary  1  0.209729
5  2002   second  2  0.308275
6  2001   fourth  1  0.825608
7  2002    third  2 -0.569078
----------
Year
2001    1
2002    2
Name: C, dtype: int64
----------
0    0
1    0
2    0
3    0
4    0
5    0
6    0
7    0
Name: C, dtype: int64

2.使用Pandas进行College数据分析

新建college_data目录，下放College.csv如下：

如需获取数据、代码等相关文件进行测试学习，可以直接点击加QQ群

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先读取和预览数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

pd.options.display.max_columns = 50

college = pd.read_csv('College.csv')
college.head()

显示：

获取所有列名：

columns=college.columns
columns

打印：

Index(['Name', 'Private', 'Apps', 'Accept', 'Enroll', 'Top10perc', 'Top25perc', 'F.Undergrad', 'P.Undergrad', 'Outstate', 'Room.Board', 'Books', 'Personal', 'PhD', 'Terminal', 'S.F.Ratio', 'perc.alumni', 'Expend', 'Grad.Rate'], dtype='object')

选择数据子集：

print(college.iloc[:, [4,6]].head( )) # 选取4、6列的所有行

s1=college.loc[:, ['PhD', 'Books']]
s1.head()

显示：

一般在jupyter的一个cell中只默认输出最后一行的变量，要想前面行的数据，需要调用print()方法；其中，.iloc只按整数位置进行选择，其工作方式与Python列表类似，.loc只通过索引标签进行选择，这与Python字典的方式类似工作。

设置索引：

index=college.iloc[[60, 99, 3]].index.tolist() # .index.tolist()可以直接提取索引标签，生成一个列表

print(index)
college = college.set_index('Name',drop=False)
index2=college.iloc[[60, 99, 3]].index.tolist()
print(index2)

打印：

[60, 99, 3]
['Bowdoin College', 'Centenary College of Louisiana', 'Agnes Scott College']

显然，在设置索引之前，索引默认为数字索引，在设置索引为Name之后，索引也相应发生变化。其中，set_index()方法如果不设置drop参数，在将Name设为索引后，就将该列移除了，不能再重复执行这一行代码，否则会报错，设置drop参数为False后，设置Name为索引后也不会移除该列。

根据索引位置获取值如下：

col3 =college.loc['Albion College','Top10perc']  
col3

打印：

这与数据中的值一致。

逐行读取如下：

s4=college[10:20:2]# 逐行读取，跨行读取
print(s4)
seriesapps= college['Apps'] 
seriesapps[1:10:2] # Series也可以进行同样的切片

显示：

其中，college[10:20:2]是对数据进行逐行读取，从第11行开始到21行，每隔一行读取一行数据。

查看索引如下：

college.index

打印：

Index(['Abilene', 'Adelphi University', 'Adrian College',
       'Agnes Scott College', 'Alaska Pacific University', 'Albertson College',
       'Albertus Magnus College', 'Albion College', 'Albright College',
       'Alderson-Broaddus College',
       ...
       'Winthrop University', 'Wisconsin Lutheran College',
       'Wittenberg University', 'Wofford College',
       'Worcester Polytechnic Institute', 'Worcester State College',
       'Xavier University', 'Xavier University of Louisiana',
       'Yale University', 'York College of Pennsylvania'],
      dtype='object', name='Name', length=777)

完整操作过程如下：

二、鸢尾花数据集分析

新建iris_data，存放iris.csv。

鸢尾花Iris数据如下：

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1.基础操作

数据的基本操作步骤如下：（1）读取数据：

import pandas as pd
import numpy as np
iris_data = pd.read_csv("iris.csv",header=0,
names = ["花萼长度", "花萼宽度", "花瓣长度", "花瓣宽度", "类别"],
encoding = 'gbk');
pd.set_option("display.max_rows", 5) # 设置最大显示5行数据
iris_data.head()

显示：

（2）对数据进行切片与删除：

iris_data[:50]
DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.drop(index=[1,3])

显示：

显然，删除了第一行和第三行，这与

DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.drop(columns=["花萼宽度", "花瓣宽度"])

不同，显示：

删除的是指定列。

还可以既删除行、又删除列，如下：

DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.drop(index=[1,3],columns=["花萼宽度", "花瓣宽度"])

显示：

（3）基本赋值可以通过多种方式赋值，如下：

DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.loc[1, "类别"] = "新类别名" # 修改第0行类别标签列的数据
print(DataFrame)
DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.loc[1] = "新数据" # 修改第1行的数据
print(DataFrame)
DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.loc[:, "花萼长度"] = 10 # 修改第1列的数据
print(DataFrame)

打印：

花萼长度  花萼宽度  花瓣长度  花瓣宽度      类别
1   5.1   3.5   1.4   0.2    新类别名
2   4.9   3.0   1.4   0.2  setosa
3   4.7   3.2   1.3   0.2  setosa
4   4.6   3.1   1.5   0.2  setosa
5   5.0   3.6   1.4   0.2  setosa
  花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度      类别
1  新数据  新数据  新数据  新数据     新数据
2  4.9    3  1.4  0.2  setosa
3  4.7  3.2  1.3  0.2  setosa
4  4.6  3.1  1.5  0.2  setosa
5    5  3.6  1.4  0.2  setosa
   花萼长度  花萼宽度  花瓣长度  花瓣宽度      类别
1    10   3.5   1.4   0.2  setosa
2    10   3.0   1.4   0.2  setosa
3    10   3.2   1.3   0.2  setosa
4    10   3.1   1.5   0.2  setosa
5    10   3.6   1.4   0.2  setosa

（4）索引检索 index检索iloc[]是左闭右开，如DataFrame.iloc[1:3, 1]选择第一二行的第一列，如下：

print(DataFrame.iloc[-1]) # 最后一行
print(DataFrame.iloc[1:3, 1]) # 第一二行的第1列

print('----')
print(DataFrame.iloc[1:3, 1:3])
print(DataFrame.iloc[:3, :3]) # 前三行的前三列
print(DataFrame.iloc[[0,1,3], 1]) # 第0，1，3行的第1列
print(DataFrame.iloc[[True, False, True, False, False]]) # 第0，2行

打印：

花萼长度        10
花萼宽度       3.6
花瓣长度       1.4
花瓣宽度       0.2
类别      setosa
Name: 5, dtype: object
2    3.0
3    3.2
Name: 花萼宽度, dtype: float64
----
   花萼宽度  花瓣长度
2   3.0   1.4
3   3.2   1.3
   花萼长度  花萼宽度  花瓣长度
1    10   3.5   1.4
2    10   3.0   1.4
3    10   3.2   1.3
1    3.5
2    3.0
4    3.1
Name: 花萼宽度, dtype: float64
   花萼长度  花萼宽度  花瓣长度  花瓣宽度      类别
1    10   3.5   1.4   0.2  setosa
3    10   3.2   1.3   0.2  setosa

可以看到，iloc[]的使用很灵活。

（5）条件检索比较条件检索如下：

DataFrame["花萼长度"] = pd.to_numeric(DataFrame["花萼长度"], errors='coerce')

s1=DataFrame.loc[DataFrame["花萼长度"]>4]
print(s1)
s2=DataFrame.loc[(DataFrame["花萼长度"]>=5.0) & (DataFrame["花瓣长度"]>=1.4)]
s2

显示：

判断为空和不为空用isnull()和notnull()，如下：

df = iris_data.loc[iris_data["花萼长度"].isnull()]
print(df[:4])
df = iris_data.loc[iris_data["类别"].notnull()]
print(df[:5])

打印：

Empty DataFrame
Columns: [花萼长度, 花萼宽度, 花瓣长度, 花瓣宽度, 类别]
Index: []
   花萼长度  花萼宽度  花瓣长度  花瓣宽度      类别
1   5.1   3.5   1.4   0.2  setosa
2   4.9   3.0   1.4   0.2  setosa
3   4.7   3.2   1.3   0.2  setosa
4   4.6   3.1   1.5   0.2  setosa
5   5.0   3.6   1.4   0.2  setosa

判断值是否在某个集合用isin()，如下：

df = iris_data.loc[iris_data["花萼长度"].isin([5.0, 4.7])]
df[:5]

显示：

（6）条件统计如下：

print(iris_data.loc[iris_data["类别"] == "versicolor"].count())
c1 = sum(iris_data["类别"] == "setosa")
c2 = sum(iris_data["类别"] == "versicolor")
c3 = sum(iris_data["类别"] == "virginica")
print(c1, c2, c3) # 手动统计各类样本数量
iris_data["类别"].value_counts()

打印：

花萼长度    50
花萼宽度    50
花瓣长度    50
花瓣宽度    50
类别      50
dtype: int64
50 0 0

virginica     50
versicolor    50
setosa        50
Name: 类别, dtype: int64

（7）条件赋值对某一列数据复制如下：

DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.loc[DataFrame["花萼长度"]>4.8, "类别"] = "大花萼"
DataFrame

打印：

花萼长度 	花萼宽度 	花瓣长度 	花瓣宽度 	类别
1 	5.1 	3.5 	1.4 	0.2 	大花萼
2 	4.9 	3.0 	1.4 	0.2 	大花萼
3 	4.7 	3.2 	1.3 	0.2 	setosa
4 	4.6 	3.1 	1.5 	0.2 	setosa
5 	5.0 	3.6 	1.4 	0.2 	大花萼

对所有列数据进行赋值如下：

DataFrame = iris_data[:5].copy() # 建立数据副本，以便多次修改
DataFrame.loc[DataFrame["花萼长度"]>4.8] = "错误数据"
DataFrame

打印：

花萼长度 	花萼宽度 	花瓣长度 	花瓣宽度 	类别
1 	错误数据 	错误数据 	错误数据 	错误数据 	错误数据
2 	错误数据 	错误数据 	错误数据 	错误数据 	错误数据
3 	4.7 	3.2 	1.3 	0.2 	setosa
4 	4.6 	3.1 	1.5 	0.2 	setosa
5 	错误数据 	错误数据 	错误数据 	错误数据 	错误数据

（8）缺失值处理判断缺失值：

print(iris_data.isnull())
print(iris_data.isnull().sum())

打印：

花萼长度   花萼宽度   花瓣长度   花瓣宽度     类别
1    False  False  False  False  False
2    False  False  False  False  False
..     ...    ...    ...    ...    ...
149  False  False  False  False  False
150  False  False  False  False  False

[150 rows x 5 columns]
花萼长度    0
花萼宽度    0
花瓣长度    0
花瓣宽度    0
类别      0
dtype: int64

指定单一值填充缺失值：

iris_data.fillna('Unknown')
iris_data["花萼长度"].fillna('Unknown')

打印：

1      5.1
2      4.9
      ... 
149    6.2
150    5.9
Name: 花萼长度, Length: 150, dtype: float64

根据列指定不同的值填充缺失值：

mean = iris_data['花萼宽度'].mean()     # 平均数
median = iris_data['花瓣长度'].median() # 中位数
mode = iris_data['花萼宽度'].mode()     # 众数
values = {'花萼长度': 0, '花萼宽度': mean, '花瓣长度': 2, '花萼宽度': mode}
iris_data.fillna(value=values)

打印：

花萼长度 	花萼宽度 	花瓣长度 	花瓣宽度 	类别
1 	5.1 	3.5 	1.4 	0.2 	setosa
2 	4.9 	3.0 	1.4 	0.2 	setosa
... 	... 	... 	... 	... 	...
149 	6.2 	3.4 	5.4 	2.3 	virginica
150 	5.9 	3.0 	5.1 	1.8 	virginica

150 rows × 5 columns

移除缺失值如下：

iris_data.dropna() # 去掉含缺失项的行
iris_data.dropna(axis='columns') # 去掉含缺失项的列
iris_data.dropna(how='all') # 去掉所有项均缺失的行
iris_data.dropna(thresh=2) # 去掉多于2个缺失项的行

打印：

花萼长度 	花萼宽度 	花瓣长度 	花瓣宽度 	类别
1 	5.1 	3.5 	1.4 	0.2 	setosa
2 	4.9 	3.0 	1.4 	0.2 	setosa
... 	... 	... 	... 	... 	...
149 	6.2 	3.4 	5.4 	2.3 	virginica
150 	5.9 	3.0 	5.1 	1.8 	virginica

150 rows × 5 columns

替换值：

df = iris_data.replace(5.0, 50) # 默认为深复制，保护原数据
df['花萼宽度'] = df['花萼宽度'].replace(3.5, 30.5)
df = df.replace([0, 1, 2, 3], 4)
df = df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1])
df = df.replace({'花萼长度':5.1, '花瓣长度':5.1}, 5)
df = df.replace({'花瓣长度' : {5.1:5.0, 6.2:6.0}})
df.head()

打印：

花萼长度 	花萼宽度 	花瓣长度 	花瓣宽度 	类别
1 	5.0 	30.5 	1.4 	0.2 	setosa
2 	4.9 	4.0 	1.4 	0.2 	setosa
3 	4.7 	3.2 	1.3 	0.2 	setosa
4 	4.6 	3.1 	1.5 	0.2 	setosa
5 	50.0 	3.6 	1.4 	0.2 	setosa

2.数据分析

描述统计如下：

iris_data["类别"].describe()

打印：

count           150
unique            3
top       virginica
freq             50
Name: 类别, dtype: object

打印：

count           150
unique            3
top       virginica
freq             50
Name: 类别, dtype: object

计数：

print(iris_data["类别"].count())

打印：

求所有列的最大值和指定列的最大值：

print(iris_data.max())
print(iris_data["花萼长度"].max())

打印：

花萼长度          7.9
花萼宽度          4.4
花瓣长度          6.9
花瓣宽度          2.5
类别      virginica
dtype: object
7.9

求所有列的最小值和指定列的最小值：

print(iris_data.min())
print(iris_data["花萼长度"].min())

打印：

花萼长度       4.3
花萼宽度         2
花瓣长度         1
花瓣宽度       0.1
类别      setosa
dtype: object
4.3

求所有列的平均值和指定列的平均值：

print(iris_data.mean())
print(iris_data["花萼长度"].mean())

打印：

花萼长度    5.843333
花萼宽度    3.057333
花瓣长度    3.758000
花瓣宽度    1.199333
dtype: float64
5.843333333333335

求所有列的中位数和指定列的中位数：

print(iris_data.median())
print(iris_data["花萼长度"].median())

打印：

花萼长度    5.80
花萼宽度    3.00
花瓣长度    4.35
花瓣宽度    1.30
dtype: float64
5.8

列出某一列的所有不同值：

iris_data["类别"].unique() # 列出所有不同的取值

打印：

array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype=object)

对值进行升序排列：

np.sort(iris_data["花萼长度"].unique()) # 默认升序排列

打印：

array([4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5. , 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5,
       5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6. , 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8,
       6.9, 7. , 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.6, 7.7, 7.9])

聚合函数，对不同数据进行多维度统计：

iris0=iris_data.agg(['max', 'min', 'mean', 'median']) # agg聚合操作，可运行多个函数
iris0

打印：

花萼长度 	花萼宽度 	花瓣长度 	花瓣宽度 	类别
max 	7.900000 	4.400000 	6.900 	2.500000 	virginica
min 	4.300000 	2.000000 	1.000 	0.100000 	setosa
mean 	5.843333 	3.057333 	3.758 	1.199333 	NaN
median 	5.800000 	3.000000 	4.350 	1.300000 	NaN

对某一列进行聚合函数操作：

iris1=iris_data["花萼长度"].agg(['max', 'min', 'mean', 'median'])
iris1

打印：

max       7.900000
min       4.300000
mean      5.843333
median    5.800000
Name: 花萼长度, dtype: float64

对某一列进行分组并计数：

iris2=iris_data.groupby(['花萼长度'])['花萼长度'].count() # 分组，花萼长度由小到大排列
iris2

打印：

花萼长度
4.3    1
4.4    3
      ..
7.7    4
7.9    1
Name: 花萼长度, Length: 35, dtype: int64

对分组后的数据进行聚合函数操作：

iris_data_review = iris_data.groupby(['花萼长度'])['花瓣宽度'].agg(['min', 'max']) # 分组
iris_data_review

打印：

min 	max
花萼长度 		
4.3 	0.1 	0.1
4.4 	0.2 	0.2
... 	... 	...
7.7 	2.0 	2.3
7.9 	2.0 	2.0

35 rows × 2 columns

最后保存数据：

iris_data.to_csv("newdata.csv", na_rep="NA", index = False, encoding='gbk')
iris_data = pd.read_csv("newdata.csv", encoding = "gbk");
iris_data.head()

打印：

花萼长度 	花萼宽度 	花瓣长度 	花瓣宽度 	类别
0 	5.1 	3.5 	1.4 	0.2 	setosa
1 	4.9 	3.0 	1.4 	0.2 	setosa
2 	4.7 	3.2 	1.3 	0.2 	setosa
3 	4.6 	3.1 	1.5 	0.2 	setosa
4 	5.0 	3.6 	1.4 	0.2 	setosa

完整过程如下：

三、电影评分数据分析

电影评分数据主要包括3组数据： users.dat用户数据如下：

movies.dat电影数据如下：

ratings.dat评分数据如下：

可以看到，三组数据的每一行都类似1::F::1::10::48067，需要通过双冒号分隔成不同的数据列。

基本操作步骤如下：（1）导包和数据先导入所需要的库，如下：

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import Series,DataFrame

# 画图
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

再导入用户数据：

# 读取user用户
# UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code
labels = ['UserId','Gender','Age','Occupation','zip-code']

users = pd.read_csv('users.dat',sep = '::',header = None,names = labels, engine='python')
users.shape

打印：

(6040, 5)

易知，有6040条数据，每条数据5个属性值。

查看用户数据：

users.head()

打印：

UserId 	Gender 	Age 	Occupation 	zip-code
0 	1 	F 	1 	10 	48067
1 	2 	M 	56 	16 	70072
2 	3 	M 	25 	15 	55117
3 	4 	M 	45 	7 	02460
4 	5 	M 	25 	20 	55455

读取电影数据如下：

# movie
# MovieID::Title::Genres
labels = ['MovieId','Title','Genres']

movie = pd.read_csv('movies.dat',sep = '::',header = None,names = labels, engine='python')

display(movie.head(),movie.shape)

打印：

MovieId 	Title 	Genres
0 	1 	Toy Story (1995) 	Animation|Children's|Comedy
1 	2 	Jumanji (1995) 	Adventure|Children's|Fantasy
2 	3 	Grumpier Old Men (1995) 	Comedy|Romance
3 	4 	Waiting to Exhale (1995) 	Comedy|Drama
4 	5 	Father of the Bride Part II (1995) 	Comedy

(3883, 3)

电影数据共有3883条，每条3个属性； display()函数可以用户同时展示多个数据。

读取评分数据如下：

# 评分
# UserID::MovieID::Rating::Timestamp
labels = ['UserId','MovieId','Rating','Time']

ratings = pd.read_csv('./ratings.dat',sep = '::',header = None,names = labels, engine='python')
display(ratings.head(),ratings.shape)

打印：

UserId 	MovieId 	Rating 	Time
0 	1 	1193 	5 	978300760
1 	1 	661 	3 	978302109
2 	1 	914 	3 	978301968
3 	1 	3408 	4 	978300275
4 	1 	2355 	5 	978824291

(1000209, 4)

电影数据共有1000209条，每条3个属性；因为数据量较大，因此执行稍有延迟。

（2）数据合并需要将三张表进行合并。

先查看三张表：

#三个表
display(users.head(),movie.head(),ratings.head())

显示：

先合并电影表和评分表：

df1 = pd.merge(left = movie,right=ratings)
df1.head()

显示：

电影表和评分表之所以可以合并，是因为这两张表中都有MovieId属性，可以作为两张表的关联属性，类似于SQL数据库中将两张表进行关联时需要外键。

同理，将df1与用户表进行合并：

movie_data = pd.merge(df1,users)
movie_data.head()

显示：

同样，df1可以和users表合并，是因为这两张表都有UserId作为关联属性。

（3）查看数据查看movie_data表的规模：

movie_data.shape

打印：

(1000209, 10)

显然，合并后的表有3个属性。

查看Age属性的唯一值：

movie_data['Age'].unique()

打印：

array([ 1, 50, 25, 35, 18, 45, 56], dtype=int64)

可以看到，共有7个唯一的值。

查看Title唯一值的个数：

movie_data['Title'].unique().size   # 查看有多少部电影

打印：

即有3706部电影。

（4）获取平均分较高的电影先求出每部电影的平均评分如下：

#以title 作为index 对数据进行划分
movie_rate_pingjun = pd.pivot_table(movie_data,values=['Rating'],index = ['Title'],aggfunc='mean')
movie_rate_pingjun.shape

打印：

(3706, 1)

可以看到，是调用Pandas的pivot_table()透视表方法、并传递平均值作为聚合函数求出每部电影的平均评分的。

查看平均评分情况：

movie_rate_pingjun.head()

显示：

对平均评分进行降序排列：

movie_rate_pingjun.sort_values(by = 'Rating',ascending=False,inplace=False)

显示：

获取movie_data表中前20和后20条数据如下：

display(movie_rate_pingjun[:20],movie_rate_pingjun[-20:])

显示：

（5）不同性别对电影的平均评分现根据电影名和性别计算平均评分如下：

# 透视表，透视数据结构 ,两个index 
movie_gender_rating_pingjun = pd.pivot_table(movie_data,values=['Rating'],index=['Title','Gender'],aggfunc='mean')
movie_rate_pingjun.shape

打印：

(3706, 1)

查看平均评分结果如下：

movie_gender_rating_pingjun.head()  # dataframe

显示：

可以看到，相当于是进行了两次分组，先对电影名进行分组，在电影名相同的情况下再对姓名进行分组，并计算出相应的平均评分。

下面两种形式又有所不同：

#去掉中括号 ，
movie_gender_rating_pingjun0 = pd.pivot_table(movie_data,values=['Rating'],index=['Title'],columns=['Gender'],aggfunc='mean')

movie_gender_rating_pingjun = pd.pivot_table(movie_data,values='Rating',index=['Title'],columns=['Gender'],aggfunc='mean')

display(movie_gender_rating_pingjun0.shape, movie_gender_rating_pingjun0.head(),movie_gender_rating_pingjun.shape,movie_gender_rating_pingjun.head())

显示：

显然，表格表现上有所区别。

（6）不同性别区别最大电影的排序先查看movie_gender_rating_pingjun表的列：

movie_gender_rating_pingjun.columns

打印：

Index(['F', 'M'], dtype='object', name='Gender')

再增加一列数据为男女平均评分的差值：

# 女性用户和男性用户对定影评分差异 ，给数据集增加一列
movie_gender_rating_pingjun['diff'] = movie_gender_rating_pingjun.F - movie_gender_rating_pingjun.M
movie_gender_rating_pingjun.head()

显示：

再对评分差异排序：

# 排序sort_values，是pandas常用的方法
movie_gender_rating_pingjun.sort_values(by = 'diff',ascending=False,inplace=True)
movie_gender_rating_pingjun.head()

显示：

可以看到，性别差异最大的5部电影。

因为越排在前面，表示女性比男性越多，可以表示女性越喜欢、男性越不喜欢，查看前10如下：

# 女性用户和男性用户差异最大，女性用最喜欢 ,前10名
female = movie_gender_rating_pingjun[:10]
female

显示：

同样，排在越靠后，表示男性越喜欢、女性越不喜欢，排名前10如下：

#男性用户最喜欢的 ，去除女性用户评分空数据
print(movie_gender_rating_pingjun[-10:])  #有空值
male = movie_gender_rating_pingjun.dropna()[-10:]
male

显示：

再连接女性最喜欢的前10和男性最喜欢的前10：

diff = pd.concat([female,male]) # 连接两个数据集
diff

显示：

再对连接后的数据画图：

# 分析结果数据可视化，barh水平的柱状图  x 横坐标，标题， y 纵坐标 
diff.plot(y = 'diff' ,kind = 'barh',figsize=(12,9),color= 'green')

显示：

可以直观地将男性和女性最喜欢的电影展示出来。

（7）获取评分次数最多热门的电影先查看movie_data.shape的数据概况：

movie_data.shape

打印：

(1000209, 10)

根据电影标题对数据分组：

# pandas分组运算
rating_count = movie_data.groupby(['Title']).size()
rating_count.sort_values(ascending=False)[:50]

打印：

Title
American Beauty (1999)                                   3428
Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)                2991
Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back (1980)    2990
Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi (1983)        2883
Jurassic Park (1993)                                     2672
Saving Private Ryan (1998)                               2653
Terminator 2: Judgment Day (1991)                        2649
Matrix, The (1999)                                       2590
Back to the Future (1985)                                2583
Silence of the Lambs, The (1991)                         2578
Men in Black (1997)                                      2538
Raiders of the Lost Ark (1981)                           2514
Fargo (1996)                                             2513
Sixth Sense, The (1999)                                  2459
Braveheart (1995)                                        2443
Shakespeare in Love (1998)                               2369
Princess Bride, The (1987)                               2318
Schindler's List (1993)                                  2304
L.A. Confidential (1997)                                 2288
Groundhog Day (1993)                                     2278
E.T. the Extra-Terrestrial (1982)                        2269
Star Wars: Episode I - The Phantom Menace (1999)         2250
Being John Malkovich (1999)                              2241
Shawshank Redemption, The (1994)                         2227
Godfather, The (1972)                                    2223
Forrest Gump (1994)                                      2194
Ghostbusters (1984)                                      2181
Pulp Fiction (1994)                                      2171
Terminator, The (1984)                                   2098
Toy Story (1995)                                         2077
Alien (1979)                                             2024
Total Recall (1990)                                      1996
Fugitive, The (1993)                                     1995
Gladiator (2000)                                         1924
Aliens (1986)                                            1820
Blade Runner (1982)                                      1800
Who Framed Roger Rabbit? (1988)                          1799
Stand by Me (1986)                                       1785
Usual Suspects, The (1995)                               1783
Babe (1995)                                              1751
Airplane! (1980)                                         1731
Independence Day (ID4) (1996)                            1730
Galaxy Quest (1999)                                      1728
One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)                   1725
Wizard of Oz, The (1939)                                 1718
2001: A Space Odyssey (1968)                             1716
Abyss, The (1989)                                        1715
Bug's Life, A (1998)                                     1703
Jaws (1975)                                              1697
Godfather: Part II, The (1974)                           1692
dtype: int64

可以获取到每部电影被评论的次数。

（8）查看不同年龄段差别最大的电影先查看用户的年龄分布：

movie_data['Age'].plot(kind = 'hist',bins = 30) #横坐标年龄段

显示：

再获取最大年龄：

movie_data.Age.max()  # 最大年龄

打印：

再用pandas.cut函数将用户年龄分组：

labels = ['0-9','10-19','20-29','30-39','40-49','50-59']

movie_data['Age_range'] = pd.cut(movie_data.Age,bins = range(0,61,10),labels=labels)

movie_data.head()

显示：

可以看到多了一个字段年龄段。

此时再查看不同年龄段各数据的均值：

movie_data.groupby('Age_range').mean()

显示：

查看各年龄段的人数和评分均值：

movie_data.groupby('Age_range').agg({'Rating':[np.size,np.mean]})

显示：

（9）加入评分次数限制的分析不同性别对电影的平均评分查看平均评分前10的电影：

#看平均分的前10个数据，发现很大都不知道的电影。
movie_rate_pingjun[:10]

显示：

可以看到，很多电影年代久远、不出名还评分比较高，可能存在人为因素，比如评分人数很少、但是评分较高（可能由内部人员评分等），因此产生了噪声、导致结果不准确，因此需要加上评分次数的限制。

查看性别与平均评分如下：

display(movie_gender_rating_pingjun.index, movie_gender_rating_pingjun.head())

显示：

在对电影评分数进行排名，获取前100：

 movie_data.groupby('Title').size().sort_values()[::-1][:100]

打印：

Title
American Beauty (1999)                                   3428
Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)                2991
Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back (1980)    2990
Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi (1983)        2883
Jurassic Park (1993)                                     2672
                                                         ... 
Christmas Story, A (1983)                                1352
Aladdin (1992)                                           1351
Romancing the Stone (1984)                               1345
Blues Brothers, The (1980)                               1341
Rock, The (1996)                                         1340
Length: 100, dtype: int64

获取评分次数前100的电影名单：

#对观影次数做排序，获取索引
top_movie_title = movie_data.groupby('Title').size().sort_values()[::-1][:100].index
top_movie_title

打印：

Index(['American Beauty (1999)', 'Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)',
       'Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back (1980)',
       'Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi (1983)',
       'Jurassic Park (1993)', 'Saving Private Ryan (1998)',
       'Terminator 2: Judgment Day (1991)', 'Matrix, The (1999)',
       'Back to the Future (1985)', 'Silence of the Lambs, The (1991)',
       'Men in Black (1997)', 'Raiders of the Lost Ark (1981)', 'Fargo (1996)',
       'Sixth Sense, The (1999)', 'Braveheart (1995)',
       'Shakespeare in Love (1998)', 'Princess Bride, The (1987)',
       'Schindler's List (1993)', 'L.A. Confidential (1997)',
       'Groundhog Day (1993)', 'E.T. the Extra-Terrestrial (1982)',
       'Star Wars: Episode I - The Phantom Menace (1999)',
       'Being John Malkovich (1999)', 'Shawshank Redemption, The (1994)',
       'Godfather, The (1972)', 'Forrest Gump (1994)', 'Ghostbusters (1984)',
       'Pulp Fiction (1994)', 'Terminator, The (1984)', 'Toy Story (1995)',
       'Alien (1979)', 'Total Recall (1990)', 'Fugitive, The (1993)',
       'Gladiator (2000)', 'Aliens (1986)', 'Blade Runner (1982)',
       'Who Framed Roger Rabbit? (1988)', 'Stand by Me (1986)',
       'Usual Suspects, The (1995)', 'Babe (1995)', 'Airplane! (1980)',
       'Independence Day (ID4) (1996)', 'Galaxy Quest (1999)',
       'One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)', 'Wizard of Oz, The (1939)',
       '2001: A Space Odyssey (1968)', 'Abyss, The (1989)',
       'Bug's Life, A (1998)', 'Jaws (1975)', 'Godfather: Part II, The (1974)',
       'Casablanca (1942)', 'Die Hard (1988)', 'GoodFellas (1990)',
       'Hunt for Red October, The (1990)', 'Speed (1994)',
       'Indiana Jones and the Last Crusade (1989)', 'Lethal Weapon (1987)',
       'Monty Python and the Holy Grail (1974)', 'Toy Story 2 (1999)',
       'When Harry Met Sally... (1989)', 'Good Will Hunting (1997)',
       'Titanic (1997)', 'Breakfast Club, The (1985)',
       'Mission: Impossible (1996)', 'Election (1999)', 'X-Men (2000)',
       'Twelve Monkeys (1995)', 'Beetlejuice (1988)', 'Big (1988)',
       'Ferris Bueller's Day Off (1986)', 'Edward Scissorhands (1990)',
       'Close Encounters of the Third Kind (1977)', 'Fight Club (1999)',
       'Dances with Wolves (1990)', 'Star Trek: The Wrath of Khan (1982)',
       'Raising Arizona (1987)',
       'Austin Powers: The Spy Who Shagged Me (1999)', 'Batman (1989)',
       'As Good As It Gets (1997)', 'Face/Off (1997)',
       'Butch Cassidy and the Sundance Kid (1969)', 'Thelma & Louise (1991)',
       'Clerks (1994)', 'True Lies (1994)', 'American Pie (1999)',
       'Contact (1997)', 'Amadeus (1984)', 'Fifth Element, The (1997)',
       'High Fidelity (2000)', 'There's Something About Mary (1998)',
       'Dr. Strangelove or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Bomb (1963)',
       'Arachnophobia (1990)', 'Clueless (1995)', 'Get Shorty (1995)',
       'Jerry Maguire (1996)', 'Christmas Story, A (1983)', 'Aladdin (1992)',
       'Romancing the Stone (1984)', 'Blues Brothers, The (1980)',
       'Rock, The (1996)'],
      dtype='object', name='Title')

判断每一部电影是否在评分次数前100的名单中：

flag = movie_gender_rating_pingjun.index.isin(top_movie_title)
flag

打印：

array([False, False, False, ..., False, False, False])

根据男女之间的差别对列表中的电影排序（升序）：

df1 = movie_gender_rating_pingjun[flag].sort_values(by = 'diff') # 比较好的电影男女都喜欢
df1

显示：

画图：

df1.plot(kind = 'barh',figsize=(12,9))

显示：

显然，很直观。

（10）加入评分次数限制但不区分性别的分析平均分高的电影前面是包括了性别区别在内的电影评分数据，这里不加入性别因素来考虑。

先获取到电影平均评分数据：

movie_rating_mean = pd.pivot_table(movie_data,values='Rating',index=['Title'])
movie_rating_mean

显示：

获取评分次数前100的电影：

#::-1 对数据做切片，倒序  最受欢迎的电影 获取index
top_movie_title2 = movie_data.groupby('Title').size().sort_values()[::-1][:100].index
top_movie_title2

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Index(['American Beauty (1999)', 'Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)',
       'Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back (1980)',
       'Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi (1983)',
       'Jurassic Park (1993)', 'Saving Private Ryan (1998)',
       'Terminator 2: Judgment Day (1991)', 'Matrix, The (1999)',
       'Back to the Future (1985)', 'Silence of the Lambs, The (1991)',
       'Men in Black (1997)', 'Raiders of the Lost Ark (1981)', 'Fargo (1996)',
       'Sixth Sense, The (1999)', 'Braveheart (1995)',
       'Shakespeare in Love (1998)', 'Princess Bride, The (1987)',
       'Schindler's List (1993)', 'L.A. Confidential (1997)',
       'Groundhog Day (1993)', 'E.T. the Extra-Terrestrial (1982)',
       'Star Wars: Episode I - The Phantom Menace (1999)',
       'Being John Malkovich (1999)', 'Shawshank Redemption, The (1994)',
       'Godfather, The (1972)', 'Forrest Gump (1994)', 'Ghostbusters (1984)',
       'Pulp Fiction (1994)', 'Terminator, The (1984)', 'Toy Story (1995)',
       'Alien (1979)', 'Total Recall (1990)', 'Fugitive, The (1993)',
       'Gladiator (2000)', 'Aliens (1986)', 'Blade Runner (1982)',
       'Who Framed Roger Rabbit? (1988)', 'Stand by Me (1986)',
       'Usual Suspects, The (1995)', 'Babe (1995)', 'Airplane! (1980)',
       'Independence Day (ID4) (1996)', 'Galaxy Quest (1999)',
       'One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)', 'Wizard of Oz, The (1939)',
       '2001: A Space Odyssey (1968)', 'Abyss, The (1989)',
       'Bug's Life, A (1998)', 'Jaws (1975)', 'Godfather: Part II, The (1974)',
       'Casablanca (1942)', 'Die Hard (1988)', 'GoodFellas (1990)',
       'Hunt for Red October, The (1990)', 'Speed (1994)',
       'Indiana Jones and the Last Crusade (1989)', 'Lethal Weapon (1987)',
       'Monty Python and the Holy Grail (1974)', 'Toy Story 2 (1999)',
       'When Harry Met Sally... (1989)', 'Good Will Hunting (1997)',
       'Titanic (1997)', 'Breakfast Club, The (1985)',
       'Mission: Impossible (1996)', 'Election (1999)', 'X-Men (2000)',
       'Twelve Monkeys (1995)', 'Beetlejuice (1988)', 'Big (1988)',
       'Ferris Bueller's Day Off (1986)', 'Edward Scissorhands (1990)',
       'Close Encounters of the Third Kind (1977)', 'Fight Club (1999)',
       'Dances with Wolves (1990)', 'Star Trek: The Wrath of Khan (1982)',
       'Raising Arizona (1987)',
       'Austin Powers: The Spy Who Shagged Me (1999)', 'Batman (1989)',
       'As Good As It Gets (1997)', 'Face/Off (1997)',
       'Butch Cassidy and the Sundance Kid (1969)', 'Thelma & Louise (1991)',
       'Clerks (1994)', 'True Lies (1994)', 'American Pie (1999)',
       'Contact (1997)', 'Amadeus (1984)', 'Fifth Element, The (1997)',
       'High Fidelity (2000)', 'There's Something About Mary (1998)',
       'Dr. Strangelove or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Bomb (1963)',
       'Arachnophobia (1990)', 'Clueless (1995)', 'Get Shorty (1995)',
       'Jerry Maguire (1996)', 'Christmas Story, A (1983)', 'Aladdin (1992)',
       'Romancing the Stone (1984)', 'Blues Brothers, The (1980)',
       'Rock, The (1996)'],
      dtype='object', name='Title')

获取在列表内的电影：

#平均分的数据 看头100个评分的数据是否在里面
print(movie_rating_mean.index.isin(top_movie_title2).sum())
flag = movie_rating_mean.index.isin(top_movie_title2)
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# 热门电影平均分
movie_rating_top_mean = movie_rating_mean[flag]
movie_rating_top_mean

显示：

对列表内的电影根据评分排名排序：

movie_rating_top_mean.sort_values(by = 'Rating',ascending=False)

显示：

由上处数据处理和分析的过程中可以看到，在数据处理过程中，合并、透视、分组、排序这四大类操作是最经常用的，需要熟练掌握。

Python数据分析实战（2）使用Pandas进行数据分析