python数据分析pandas库

文章目录

  • python数据分析pandas库
  • 前言
  • 1.5基本绘图
  • 第一个坑
  • 第二个坑
  • 第三个坑

前言

为啥要用python中的pandas库进行数据分析，用excel不可以吗？不可以，excel处理上万条数据时通常会死机或者出错，python不会有这种问题。相信鲤鱼学长，在学习乃至日后工作中，pandas库将会风靡相当长一段时间。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

1.5基本绘图

  在数据处理中我们经常用到可视化，可视化可以直观地识别数据中的趋势。我们康康世界人口各年度的预期寿命，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_csv(r'C:\Users\WLY\Desktop\python数据分析\pandas_for_everyone-master\data\gapminder.tsv',sep='\t')
global_yearly_life_expectancy=df.groupby('year')['lifeExp'].mean()
print(global_yearly_life_expectancy)
global_yearly_life_expectancy.plot()
plt.show()

结果如下：

year
1952    49.057620
1957    51.507401
1962    53.609249
1967    55.678290
1972    57.647386
1977    59.570157
1982    61.533197
1987    63.212613
1992    64.160338
1997    65.014676
2002    65.694923
2007    67.007423
Name: lifeExp, dtype: float64

Python Spearman鈥檚 correlation coefficient python for analysis_python数据分析


  在这里面出现了几个问题，我给大家记录了一下，避免踩坑。

第一个坑

  首先就是下载matplotlib这个库，网上常见的方法是这样,打开cmd，用命令下载：

pip install matplotlib

  但是这个matplotlib库有32M，下载速度很慢，在CSDN有一位博主给出的解决方法，就是利用国内镜像下载。

  下载起来贼快。

第二个坑

  在这之前，我的代码是这样写的：

import pandas as pd
import matplotlib
df=pd.read_csv(r'C:\Users\WLY\Desktop\python数据分析\pandas_for_everyone-master\data\gapminder.tsv',sep='\t')
global_yearly_life_expectancy=df.groupby('year')['lifeExp'].mean()
print(global_yearly_life_expectancy)
global_yearly_life_expectancy.plot()

  我这里import matplotlib导入库时报错，我以为是没有这个库，然后去下载了，file>settings里面也确认过路径了，还是不行！
  于是看网上说是一些依赖库需要更新，接着我也更新了，还是不行！
  又有人说是环境变量不行，我也改了，还是不行！
  重启了也不行，无语了，然后我把代码改成第一段里面那样，于是就OK了，不得不说，python真的玄学！

第三个坑

  编程的朋友都知道Github是一个优秀的开源（同性）交友网站。可是她的服务器在国外，国内下载很慢，网上有不少方法：改host，用码云，还有就是有一些用爱发电的网站免费代下载。
  但是我嫌麻烦，于是我翻了翻B站的评论，发现有一位老铁说电脑连接手机热点下载速度就快了。实测可靠。
  这里只提到基本的绘图，后面会有专门的文章展开叙述。

注意：
1、这里也可以选择不把结果打印出来。
2、python里路径的写法，我这(r’xxx’)是一种，不同的版本，不同的电脑不一样，当你检查代码还是报错的话，就搜索那个错误就可以找到不少解决方法。