如果只有1小时学Python,看这篇就够了

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所属分类:人工智能
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大家好,我是大鹏,城市数据团联合发起人,致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。

和很多同学接触过程中,我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多,过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起,夹杂着大量Python开发的知识点,花了很多时间却始终云里雾里,不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图,却在看基础的过程中消耗了一周又一周,以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。



于是,我总结了以下一篇干货,来帮助大家理清思路,提高学习效率。总共分为三大部分:做Python数据分析必知的语法,如何实现爬虫,怎么做数据分析。



1.必须知道的两组Python基础术语


A.变量和赋值

Python可以直接定义变量名字并进行赋值的,例如我们写出a = 4时,Python解释器干了两件事情:


    在内存中创建了一个值为4的整型数据

    在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向4


    用一张示意图表示Python变量和赋值的重点:

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    例如下图代码,“=”的作用就是赋值,同时Python会自动识别数据类型:

    a=4 #整型数据
    b=2 #整型数据
    c=“4” #字符串数据
    d=“2” #字符串数据

    print(“a+b结果为”,a+b)#两个整数相加,结果是6
    print(“c+d结果为”,c+d)#两个文本合并,结果是文本“42”

    #以下为运行结果
    >>>a+b结果为 6
    >>>c+d结果为 42
    请阅读代码块里的代码和注释,你会发现Python是及其易读易懂的。

    B.数据类型

    在初级的数据分析过程中,有三种数据类型是很常见的:

      列表list(Python内置)

      字典dic(Python内置)

      DataFrame(工具包pandas下的数据类型,需要import pandas才能调用)


      它们分别是这么写的:

      列表(list):

      #列表
      liebiao=[1,2.223,-3,'刘强东','章泽天','周杰伦','昆凌',['微博','B站','抖音']]

      list是一种有序的集合,里面的元素可以是之前提到的任何一种数据格式和数据类型(整型、浮点、列表……),并可以随时指定顺序添加其中的元素,其形式是:
      #ist是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾:
      liebiao.append('瘦')
      ptint(liebiao)
      #结果1
      >>>[1, 2.223, -3, '刘强东', '章泽天', '周杰伦', '昆凌', ['微博', 'B站', '抖音'], '瘦']

      #也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为5的位置,插入“胖”这个元素:
      liebiao.insert(5, '胖')
      ptint(liebiao)
      #结果2
      >>>[1, 2.223, -3, '刘强东', '章泽天', '胖', '周杰伦', '昆凌', ['微博', 'B站', '抖音'], '瘦']

      字典(dict):

      #字典
      zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'}

      字典使用键-值(key-value)存储,无序,具有极快的查找速度。以上面的字典为例,想要快速知道周杰伦的年龄,就可以这么写:
      zidian['周杰伦']
      >>>'40'


      dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说,"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。

      DataFrame:

      DataFrame可以简单理解为excel里的表格格式。导入pandas包后,字典和列表都可以转化为DataFrame,以上面的字典为例,转化为DataFrame是这样的:

      import pandas as pd

      df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写
      df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名

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      和excel一样,DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。


      以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型,基础语法到此结束,接下来就可以着手写一些函数计算数据了。



      2.从Python爬虫学循环函数


      掌握了以上基本语法概念,我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例,讲讲大家最难理解的循环函数for的用法:

      A.for函数

      for函数是一个常见的循环函数,先从简单代码理解for函数的用途:

      zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'}
      for key in zidian:
              print(key)
      >>>
      刘强东
      章泽天
      周杰伦
      昆凌

      因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时#迭代key和value,可以用for k, v in d.items()


      可以看到,字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数,可以说是真正入门了Python函数。


      B.爬虫和循环

      for函数在书写Python爬虫中经常被应用,因为爬虫经常需要遍历每一个网页,以获取信息,所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例,他的网站信息长这样:

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      该网站的周票房json数据地址可以通过抓包工具找到,网址为http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=20190114


      仔细观察,该网站不同日期的票房数据网址(url)只有后面的日期在变化,访问不同的网址(url)就可以看到不同日期下的票房数据:

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      我们要做的是,遍历每一个日期下的网址,用Python代码把数据爬下来。此时for函数就派上用场了,使用它我们可以快速生成多个符合条件的网址:


      import pandas as pd

      url_df = pd.DataFrame({'urls':['http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=' for i in range(5)],'date' :pd.date_range(20190114,freq = 'W-MON',periods = 5)})

      '''
      将网址相同的部分生成5次,并利用pandas的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。
      其中用到了第一部分提供的多个数据类型:
      range(5)属于列表,
      'urls':[]属于字典,
      pd.dataframe属于dataframe
      '''
      url_df['urls'] = url_df['urls'] + url_df['date'].astype('str')

      滑动滑块可以看到完整代码和中间的注释。

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      为了方便理解,我给大家画了一个for函数的遍历过程示意图:

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      此处省略掉后续爬取过程,相关爬虫代码见文末。我们使用爬虫爬取了5800+条数据,包含20个字段,时间囊括了从2008年1月开始至2019年2月十一年期间的单周票房、累计票房、观影人次、场均人次、场均票价、场次环比变化等信息。



      3.Python怎么实现数据分析?


      除了爬虫,分析数据也是Python的重要用途之一,Excel能做的事,Python究竟怎么实现呢;Excel不能做的事,Python又是否能实现呢?利用电影票房数据,我们分别举一个例子说明:


      A.Python分析

      在做好数据采集和导入后,选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下,这个步骤变得很简单。


      比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时,可以使用pandas工具库中常用的方法,筛选出周票房为第一名的所有数据,并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理:

      import pandas as pd
      data = pd.read_csv('中国票房数据爬取测试20071-20192.csv',engine='python')
      data[data['平均上座人数']>20]['电影名']
      #计算周票房第一随时间变化的结果,导入数据,并选择平均上座人数在20以上的电影为有效数据

      dataTop1_week = data[data['排名']==1][['电影名','周票房']]
      #取出周票房排名为第一名的所有数据,并保留“电影名”和“周票房”两列数据

      dataTop1_week = dataTop1_week.groupby('电影名').max()['周票房'].reset_index()
      #用“电影名”来分组数据,相同电影连续霸榜的选择最大的周票房保留,其他数据删除

      dataTop1_week = dataTop1_week.sort_values(by='周票房',ascending=False)
      #将数据按照“周票房”进行降序排序

      dataTop1_week.index = dataTop1_week['电影名']
      del dataTop1_week['电影名']
      #整理index列,使之变为电影名,并删掉原来的电影名列

      dataTop1_week
      #查看数据


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      9行代码,我们完成了Excel里的透视表、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python中的可视化包matplotlib,快速出图:

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      B.函数化分析

      以上是一个简单的统计分析过程。接下来就讲讲Excel基础功能不能做的事——自定义函数提效。观察数据可以发现,数据中记录了周票房和总票房的排名,那么刚刚计算了周票房排名的代码,还能不能复用做一张总票房分析呢?

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      当然可以,只要使用def函数和刚刚写好的代码建立自定义函数,并说明函数规则即可:

      def pypic(pf):
          #定义一个pypic函数,变量是pf
          dataTop1_sum = data[['电影名',pf]]
          #取出源数据中,列名为“电影名”和pf两列数据

          dataTop1_sum = dataTop1_sum.groupby('电影名').max()[pf].reset_index()
          #用“电影名”来分组数据,相同电影连续霸榜的选择最大的pf票房保留,其他数据删除

          dataTop1_sum = dataTop1_sum.sort_values(by=pf,ascending=False)
          #将数据按照pf进行降序排序

          dataTop1_sum.index = dataTop1_sum['电影名']
          del dataTop1_sum['电影名']
          #整理index列,使之变为电影名,并删掉原来的电影名列

          dataTop1_sum[:20].iloc[::-1].plot.barh(figsize = (6,10),color = 'orange')
          name=pf+'top20分析'
          plt.title(name)
          #根据函数变量名出图

      定义函数后,批量出图so easy:

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      学会函数的构建,一个数据分析师才算真正能够告别Excel的鼠标点击模式,迈入高效分析的领域。


      4.光看不练是永远不能入门的


      如果只有一小时学习,以上就是大家一定要掌握的Python知识点。光看不练永远都会是门外汉,如果你有兴趣学习Python数据分析,却在过程中感到困惑,欢迎来参加我在网易云课堂的免费直播,每晚一个主题,有学有练,让你快速入门Python数据分析:

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      5.7 周二 20:00

      《快速入门:搞定初学Python的十大易错点》

      1. python基础语法学习路径

      2. 十大易错点分别是哪些?

      3. 用python实现第一个数据爬虫

      5.8 周三 20:00

      《告别加班:用Pandas代替Excel快速处理数据》

      1. 如何用Python快速处理数据?

      2. 初学者使用pandas最容易犯的错误

      3.  Pandas套路总结

      5.9 周四 20:00

      《穷人和富人就差1%的努力:用随机数模拟社会财富分配》

      1. 什么是蒙特卡罗思想

      2. 随机数模拟的前提:准确判断数据分布

      3. 模型构建,模拟社会财富分配


      5.13 周一 20:00

      《Python数据可视化利器:pyecharts!》

      1. 为什么需要交互式图表来做数据表达?

      2. pyecharts基础操作

      3. 数据可视化技能图谱详解

      5.14 周二 20:00

      《1小时入门python爬虫:当数据分析师就该自己爬数据!》

      1. 快读读懂网页结构

      2. 页面解析及标签提取

      3. 实现第1个数据爬虫

      5.15 周三 20:00

      《用数据做攻略:找到一个城市最有趣的地方》

      1.数据爬虫构建

      2.字段筛选与数据清洗

      3.筛选机制及评价方法

      4.空间数据可视化表达结果

      5.16 周四 20:00

      《人口数据:揭秘一年来上海工作的人员流动情况》

      1.全国人口迁徙数据采集

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      2. 每月净收入模型构建

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      5. 负债积累问题

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