python中修改treewidget值 python修改数据

上一篇文章我记录了自己在入门 Python 学习的一些基础内容以及实际操作代码时所碰到的一些问题。

这篇我将会记录我在学习和运用 Python 进行数据分析的过程：

• 介绍 Numpy 和 Pandas 两个包
• 运用 Numpy 和 Pandas 分析一维、二维数据
• 数据分析的基本过程
• 实战项目【用 Python 分析朝阳医院2018季度的药物销售数据】

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一、简单介绍 Numpy 和 Pandas 两个包

NumPy 和 pandas 是 Python 常见的两个科学运算的包，提供了比 Python 列表更高级的数组对象且运算效率更高。常用于处理大量数据并从中提取、分析有用指标。

NumPy 是 Numerical Python 的简称， 它是目前 Python 数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于 NumPy 的科学函数功能，将 NumPy 的数组对象作为数据交换的通用语。NumPy 的核心是 ndarray 对象，它封装了 Python 的原生数据类型的N维数组。NumPy 创建的数组在创建时就要有固定大小，数组元素需要有相同的数据类型，NumPy 也可以像Python 数组一样使用切片。矢量化和广播是 Numpy 的特性。

pandas 所包含的数据结构和数据梳理工具的设计使得在 Python 中 进行数据清晰和分析非常快捷。pandas 经常是和其它数值计算工具，比如 NumPy 和 SciPy，以及数据可视化工具比如 matplotlib 一起使用的。 pandas 支持大部分 NumPy 语言风格的数组计算。pandas 可以直观的描述一维和二维数据结构，分别是 Series 对象和 DataFrame 对象，理解起来很直观清晰。pandas 可以处理多种不同的数据类型，可以处理缺失数据，可以分组和聚合，也支持切片功能。

二、运用 NumPy 和 pandas 分析一维、二维数据

首先在 conda 中安装这两个包，安装命令：

conda install numpy, pandas

'''

1. 运用 NumPy 分析一维数据

1.1 定义一维数组：

定义一维数组 array，参数传入的是一个列表 [2,3,4,5]

'''
Definition: 
One dimension array, parameters passed was a list[2,3,4,5]
'''
a = np.array([2,3,4,5])

1.2 查询：

# check items
a[0]

2

1.3 切片访问 - 获取指定序号范围的元素

# section acess: Acquired items from designated range series number 
# a[1:3] Acquired items from series no. 1 to series no.3
a[1:3]

array([3, 4])

1.4 查询数据类型：

'''
dtype detail info link reference:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/arrays.dtypes.html
'''
# Check data types
a.dtype

dtype('int32')

1.5 统计计算 - 平均值

# Statistical caculation
# mean
a.mean()

3.5

1.6 统计计算 - 标准差

# standard deviation
a.std()

1.118033988749895

1.7 向量化运行 - 乘以标量

# vectorization: multiply scalar
b = np.array([1,2,3])
c = b * 4
c

array([ 4, 8, 12])

2. 运用 NumPy 分析二维数据

2.1 定义二维数组：

'''
Numpy Two-dimensional data structure:
Array
'''
# Define Two-dimensional data array
a = np.array([
    [1,2,3,4],
    [5,6,7,8],
    [9,10,11,12]
])

2.2 获取元素：

获取行号是0，列号是2的元素

# Acquire the items that row number is 0, and Column number is 2
a[0,2]

3

2.3 获取行：

获取第1行

# Acquire first row items
a[0,:]

array([1, 2, 3, 4])

2.4 获取列：

获取第1列

# Acquire first column items 
a[:,0]

array([1, 5, 9])

2.5 NumPy数轴参数：axis

1) 如果没有指定数轴参数，会计算整个数组的平均值

'''
If the axis parameters is not designated, 
the mean of the entire array will be calculated 
'''
a.mean()

6.5

2) 按轴计算：axis=1 计算每一行

# caculate according to axis: axis = 1 , caculate evey single row
a.mean(axis = 1)

array([ 2.5, 6.5, 10.5])

3) 按轴计算：axis=0 计算每一列

a.mean(axis = 0)

array([5., 6., 7., 8.])

3. 运用 pandas 分析一维数据

3.1 定义 Pandas 一维数据结构：

定义 Pandas 一维数据结构 - Series

'''
Definition: 
Pandas One Dimension Data Analysis: Series 
'''

'''
One day stock price saved for 6 companies(USD),
Tenent 427 HKD equal to 54.74 USD.
'''
stockS = pd.Series([54.74, 190.9, 173.14, 1050.3, 181.86, 1139.49],
                   index = ['tencent',
                            'alibaba',
                            'apple',
                            'google',
                            'facebook',
                            'amazon'])

3.2 查询

查询 stockS

stockS

tencent 54.74
alibaba 190.90
apple 173.14
google 1050.30
facebook 181.86
amazon 1139.49
dtype: float64

3.3 获取描述统计信息：

# Acquired describe statistical info
stockS.describe()

count 6.000000
mean 465.071667
std 491.183757
min 54.740000
25% 175.320000
50% 186.380000
75% 835.450000
max 1139.490000
dtype: float64

3.4 iloc属性用于根据索引获取值

stockS.iloc[0]

54.74

3.5 loc属性用于根据索引获取值

# loc attribution: used to acquire value according to the index
stockS.loc['tencent']

54.74

3.6 向量化运算 - 向量相加

# vectorization: vectors addition
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index = ['a','b','c','d'])
s2 = pd.Series([10,20,30,40], index = ['a','b','e','f'])
s3 = s1 + s2
s3

a 11.0
b 22.0
c NaN
d NaN
e NaN
f NaN
dtype: float64

3.7 删除缺失值

# Method 1: Delete missing value 
s3.dropna()

a 11.0
b 22.0
dtype: float64

3.8 填充缺失值

# Filled up the missing values
s3 = s2.add(s1, fill_value = 0)
s3

a 11.0
b 22.0
c 3.0
d 4.0
e 30.0
f 40.0
dtype: float64

4. 运用 pandas 分析二维数据

pandas 二维数组：数据框（DataFrame）

4.1 定义数据框

'''
Pandas Two-dimensional array: DataFrame
'''
# Step1: Define a dict, Mapping names and corresponding values 
salesDict = {
    'medecine purchased date':['01-01-2018 FRI','02-01-2018 SAT','06-01-2018 WED'],
    'social security card number':['001616528','001616528','0012602828'],
    'commodity code':[236701,236701,236701],
    'commodity name':['strong yinqiao VC tablets', 
                      'hot detoxify clearing oral liquid',
                      'GanKang compound paracetamol and amantadine hydrochloride tablets'],
    'quantity sold':[6,1,2],
    'amount receivable':[82.8,28,16.8],
    'amount received':[69,24.64,15]
}

# import OrdererDict
from collections import OrderedDict

# Define an OrderedDict
salesOrderDict = OrderedDict(salesDict)

# Define DataFrame: passing Dict, list name
salesDf = pd.DataFrame(salesOrderDict)

4.2 查看

salesDf

4.3 平均值

是按每列来求平均值

# mean: caculating according to columns
salesDf.mean()

commodity code 236701.000000
quantity sold 3.000000
amount receivable 42.533333
amount received 36.213333
dtype: float64

4.4 查询数据 - iloc属性用于根据位置获取值

1) 查询第1行第2列的元素

'''
iloc attributes used to acquired value according to position
'''
# check items at 1st row and 2nd column
salesDf.iloc[0,1]

'001616528'

2) 获取第1行 - 代表所有列

# Acquired all items of first row - collect every single colum
salesDf.iloc[0,:]

medecine purchased date 01-01-2018 FRI
social security card number 001616528
commodity code 236701
commodity name strong yinqiao VC tablets
quantity sold 6
amount receivable 82.8
amount received 69
Name: 0, dtype: object

3) 获取第1列 - 代表所有行

# Acquired all items of first column - collect every single row 
salesDf.iloc[:,0]

0 01-01-2018 FRI
1 02-01-2018 SAT
2 06-01-2018 WED
Name: medecine purchased date, dtype: object

4.5 查询数据 - loc属性用于根据索引获取值

1) 获取第1行

'''
loc attributes used to acquired value according to index
'''
# Check items from first row first column
salesDf.loc[0,'medecine purchased date']

'01-01-2018 FRI'

2) 获取“商品编码”这一列

# Acquired all items of column 'commodity code'
# Method 1:
salesDf.loc[:,'commodity code']

0 236701
1 236701
2 236701
Name: commodity code, dtype: int64

3) 简单方法：获取“商品编码”这一列

# Acquired all items of column 'commodity code'
# Method 2: Easy way
salesDf['commodity code']

0 236701
1 236701
2 236701
Name: commodity code, dtype: int64

4.6 数据框复杂查询 - 切片功能

1) 通过列表来选择某几列的数据

# Select a few column data via list
salesDf[['commodity name','quantity sold']]

2）通过切片功能，获取指定范围的列

# Acquired data from define range of column via section 
salesDf.loc[:,'medecine purchased date':'quantity sold']

4.7 数据框复杂查询 - 条件判断

1) 通过条件判断筛选 - 第1步：构建查询条件

# Select via condition test
# Step 1: Establish query condition
querySer = salesDf.loc[:,'quantity sold'] > 1
type(querySer)

pandas.core.series.Series

querySer

0 True
1 False
2 True
Name: quantity sold, dtype: bool

salesDf.loc[querySer,:]

4.8 查看数据集描述统计信息

1 ) 读取 Ecxcel 数据

# Read data from Excel
fileNameStr = 'C:UsersUSERDesktop#3Python3_The basic process of data analysisSales data of Chaoyang Hospital in 2018  - Copy.xlsx'
xls = pd.ExcelFile(fileNameStr)
salesDf = xls.parse('Sheet1')

2) 打印出前3行，以确保数据运行正常

# Print first three row to make sure data can work properly 
salesDf.head(3)

3) 查询行、列总数

salesDf.shape

(6578, 7)

4）查看某一列的数据类型

# Check the data type of one column 
salesDf.loc[:,'quantity sold'].dtype

dtype('float64')

5）查看每一列的统计数值

# Check the statistics for each column
salesDf.describe()

下一篇我将继续后半部分的学习

• 数据分析的基本过程
• 实战项目【用 Python 分析朝阳医院2018季度的药物销售数据】