数据分析入门——美国各州人口分析

Posted jiangbei

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据分析入门——美国各州人口分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.案例数据来自python数据分析手册,github地址:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/tree/master/notebooks/data

        不克隆项目,怎么在github下载单个文件?:https://www.cnblogs.com/zhaoqingqing/p/5534827.html

2.pandas读取文件,参考:https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/79054126

1.导入三剑客的包:

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2.读取数据:

   read_csv可以读取1G的数据(excel无法打开)

   读入各州缩写:

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  读入各州面积:

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  读入各州人口:

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3.合并pop和abbr两个df

  使用简称,合并全称,可知,需要使用merge:

  并且,左右两列没有相同columns,需要使用left_on/right_on来进行限定;

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  由于默认使用的是内连接,所以通过shape发现会有部分未连接上的数据,通过how,可以控制内外连接方式:

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  //使用right右连接,也会出现2448,原因是虽然右表只有51条,但是左表有多条对应,会出现一对多

   发现用于连接的列,有重复的列,我们可以使用drop进行删除一列:通过axis控制,我们就删除了一列:

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  但是特别注意,drop返回的是删除后的新DF,原先的DF未改变(这点可以通过看控制台是否输出了内容,有输出时则是返回了新的数据,没有则是在原基础上修改)

要想在原基础上修改,需要控制inplace参数:

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  通过isnull()返回和原先形状相等的df,再通过any看哪一列有空值:

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   进一步,通过空值操作,可以查看具体哪些州有数据缺失:(通过unique来查看唯一值)

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  下一步,使用正确的值,填充这些缺失值:(通过boolean值来进行筛选,注意boolean这个Series的产生)

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  USA的处理,同理:

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  验证结果:(可以发现state已经没有空值)

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4.合并pop和areas两个df

  同样,使用merge:

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以上是关于数据分析入门——美国各州人口分析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Pandas案例--人口密度分析

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大数据分析:疫情源头指向美国农业人口!(下)