前言

最近参加了datawhale的组队学习活动，在组队学习动员下，开始通过强迫自己输出来实现更好的输入与处理，6-15开始自己的第一次文章发布，我会把自己这个真的很小白遇到的问题写出来，希望能给屏幕前小白的你带来帮助。

工作中大量繁琐的自动化，把以前在学校摸过的python重新捡起来，不成体系的、拼图一样把需要的工作搭建起来，工作暂时是可用上了，每天节省了至少3个小时的数据处理工作，手里拿着python这个锤子，看什么都像钉子。

首先，你要先学会安装软件，anaconda软件,安装成功后，你点击jupyter notebook打开代码框。

现在可以开始尝试做数据分析了。

一、数据加载

1.1 载入数据

数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview

1.1.1 导入包

导入numpy和pandas

import pandas as pd
import numpy as np

如果出错了，需要注意大小写、有没有单词写错了

1.1.2 载入数据

(1) 使用相对路径载入数据
(2) 使用绝对路径载入数据  

df = pd.read_csv('train.csv')
df.head(3)

df = pd.read_csv('/Users/Documents/train.csv')
df.head(3)

注意绝对路径的 “  /  ” 方向不要错。

1.1.3 大文件时要分块读取

每1000行为一个数据模块，逐块读取

chunker = pd.read_csv('train.csv', chunksize=1000)

1.1.4

对着整个表修改列名：将表头改成中文，索引改为乘客ID ，要注意的是，要记得把名字跟列一一对上，数量对上、顺序对上

PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口

df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0)
df.head()

1.2 初步观察

导入数据后，我们可以对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等。info 后面加（）跟不加（）会 有不同的内容。

print(df.info())

如想在python的查看数据，可以用head

df.head(10)
df.tail(15)

判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False

df.isnull().head()

1.3 保存数据

在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv，如不希望表格自带index，可以加入index=false

df.to_csv('train_chinese.csv',index=flase)

到此这篇关于利用python进行数据加载的文章就介绍到这了,更多相关python数据加载内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！