用Python做数据分析，这些基本数据分析技术你知道吗？
作者 | Erfan Nariman
译者 | 数据人网陆勤
来源 | 数据科学与人工智能（ID：DS_AI_shujuren）
在我作为一名数据分析师的日常工作中，我看到了来自客户的各种数据和分析请求。我注意到，在大多数项目中都需要一些基本的技术，这与您所从事的项目类型无关。我相信每个数据分析师/科学家都应该很好地理解这些技术。因此，本文的目标是带领读者了解这些技术，并在基本层面上解释这些技术。
以下是我们将讨论的主题:
基本过滤
多条件过滤
聚合
连接
为了便于分析，我们将使用Python中的panda库。因此，如果您还没有安装这个库，请在命令提示符中使用以下代码之一来安装panda:
# If you use Anaconda, type the following in anaconda prompt
conda install -c anaconda pandas
# If you use pip, type the following in command prompt
pip install pandas
此外，我假定您已经对Python和pandas库有了基本的了解。但是不用担心，如果你还没有接触到上面的任何一个，我们将从头到尾进行详细介绍。
我们的数据集
为了能够使用上述技术，我们需要数据。我们可以导入csv文件或excel文件，但现在我们只需要用pandas简单地创建一个小数据集。
以下代码将生成一个pandas数据框。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': ['A1', 'A1', 'B1', 'B1', 'C1', 'C1', 'D1', 'D1'],
'Value': [100, 120, 90, 80, 140, 30, 60, 210],
'Date': pd.date_range('20190407', periods=8)})
这里显示以下数据框。
如上所述，你可以看到ID，Value和Date。
1 基本的过滤
我们已经加载了pandas库和创建了数据集，我们开始第一个技术。当你想基于列的值获得数据的子集时，我们在谈论过滤数据。
在pandas我们有多种方式做这个事情，现在我们看一下最常用的方式。
用[]的布尔索引
用
.loc的布尔索引
用[]过滤数据如下
# Boolean indexing with square brackets
df[df['Value'] > 100]
在pandas中的过滤逻辑是将条件传递给方括号之间的DataFrame.
df[condition]
给我们输出如下结果
用.loc过滤
# Boolean indexing with .loc
df.loc[df['Value'] > 100]
正如所料，它给出了相同的输出，因为我们应用了相同的过滤器。
哪个更适合使用?对于基本过滤器，正如我们上面看到的，没有区别或首选项，这取决于您更喜欢哪种代码语法。但是，当您想应用更高级的数据选择时，.loc提供了这一功能，并且可以执行更复杂的选择和切片。但现在不用担心。
2 基于条件过滤
我们使用了第一个过滤器，非常直接。但是假设你想应用一个有多个条件的过滤器。我们如何在pandas做到这一点?为此，我们研究了Python操作符。
2.1 &操作符
例如，您希望过滤ID等于C1且值大于100的所有行。
要应用这个过滤器，我们必须用&运算符连接两个条件。这看起来像这样:
# Filtering with multiple conditions '&' operator
df[(df['ID'] == 'C1') & (df['Value'] > 100)]
并将返回以下输出:
正如预期的那样，我们返回一行，因为只有这一行满足我们在过滤器中设置的条件。
2.2 |操作符
Python中的|操作符代表or，如果满足其中一个条件，则返回True。
我们可以通过应用以下过滤器来显示这一点:给出日期晚于2019-04-10或值大于100的所有行。
在Python代码中，它看起来像这样:
# Filtering with multiple conditions 'or' operator
condition = (df['Date'] > '2019-04-10') | (df['Value'] > 100)
df[condition]
并将返回以下输出:
正如预期的那样，返回的所有行都具有大于100的值，或者日期在2019-04-10之后。
3 聚合
有时需要聚合数据，以便创建特定的视图或进行一些计算。在pandas中，我们使用groupby。
那么groupby到底是什么呢?如果我们引用pandas文档:
我们所说的“分组”是指涉及下列一项或多项步骤的程序:
根据一些标准将数据分成若干组。
独立地对每个组应用一个函数。
将结果组合成数据结构。
基本上，它是根据一些指标，将数据分组，让你自己对这些组做一些操作。
3.1 Groupby 获得总和
让我们看一个例子。假设我们想要基于ID得到每个组的value的总值。这就像下面的Python代码:
# Get the total value of each group based on ID
df.groupby('ID', as_index=False)['Value'].sum()
将为我们提供以下结果
所以如果我们再看看我们的DataFrame，我们可以看到这是正确的:
例如ID A1的总value是100 + 120 = 220，这是正确的。
Groupby:获得最大日期
pandas提供了一个大范围的函数，您可以在使用groupby之后对您的组使用这些函数。让我们再看一个。例如，我们可以使用.max()函数获得每个组的最大日期。
就像这样
# Get the highest date of each group
df.groupby('ID', as_index=False)['Date'].max()
输出结果如下：
4 连接
连接是基于一个公共列以并排的方式组合两个数据框。大多数情况这些列被当做主键列。
join这个术语起源于数据库语言SQL，之所以需要它，是因为SQL数据库的数据建模大多是通过关系建模来完成的。
连接有很多类型，您的输出将基于执行的连接类型。由于这是一个入门教程，我们将介绍最常见的一个:inner join。在本系列后面的部分中，我们将研究更复杂的连接。
内部连接来自韦恩图表示两个集合的交集部分。因此，当我们将其转换为数据时，内部连接将返回两个数据框中都存在的行。
4.1 我们的数据集
因为我们想合并两个数据框，所以我们将创建新的数据。这两个虚构的数据集表示customer主表和orders表。
使用下面的代码，我们创建了两个新的数据框:
# Dataset 1 - Customer Table
dfA = pd.DataFrame({'Customer_ID':[1, 2, 3, 4, 5],
'Name': ['GitHub', 'Medium', 'Towardsdatascience', 'Google', 'Microsoft'],
'City': ['New York', 'Washington', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'San Francisco']})
# Dataset 2 - Orders
dfB = pd.DataFrame({'Order_ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
'Order_date': pd.date_range('20190401', periods=7),
'Amount':[440, 238, 346, 637, 129, 304, 892],
'Customer_ID':[4, 3, 4, 1, 2, 5, 5]})
它们看起来像这样:
因此，我们要对新数据进行逻辑分析，得到orders表中每个订单表的客户名称和城市。这是一个典型的连接问题，按行匹配两个dataframes，并用更多的列充实数据。在本例中，键列是Customer_ID。
在pandas中，我们使用merge方法进行连接。我们将把以下参数传递给这个方法:
您想加入哪个数据框(dfA、dfB)。
关键列是什么(Customer_ID)。
您希望执行哪种类型的连接(内部连接)。
在merge方法中，我们可以使用的参数比上面列出的更多，但目前这些参数已经足够了。
我们想要执行的合并在pandas中看起来如下:
pd.merge(left=dfB, right=dfA, on='Customer_ID', how='inner' )
正如我们所期望的，name和city列被添加到每个对应的customer_ID旁边。
以上就是本部分的内容:使用Python，每个数据分析师都应该知道的基本数据分析技术。
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原文链接：
https://towardsdatascience.com/basic-data-analysis-techniques-every-data-analyst-should-know-using-python-4de80ab52396
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