python如何分析数据 python如何进行数据分析

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

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：

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？

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：

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。