数据分析之Pandas（十一）综合案例
综合案例
需求
现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据，数据来源：https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data
- 问题1：我们想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？
- 问题2：对于这一组电影数据，如果我们想rating，runtime的分布情况，应该如何呈现数据？
- 问题3：对于这一组电影数据，如果我们希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？
实现
首先获取导入包，获取数据
我们想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？
- 得出评分的平均分
使用mean函数
- 得出导演人数信息
求出唯一值，然后进行形状获取
导演的人数
对于这一组电影数据，如果我们想看Rating，Runtime (Minutes)的分布情况，应该如何呈现数据？
- 直接呈现，以直方图的形式
选择分数列数据，进行plot
df["Rating"].plot(kind='hist',figsize=(12,5))
- Rating进行分布展示
进行绘制直方图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(df["Rating"].values,bins=20)
修改刻度的间隔
# 求出最大最小值
max_ = df["Rating"].max()
min_ = df["Rating"].min()
# 生成刻度列表
t1 = np.linspace(min_,max_,num=21)
# [ 1.9 2.255 2.61 2.965 3.32 3.675 4.03 4.385 4.74 5.095 5.45 5.805 6.16 6.515 6.87 7.225 7.58 7.935 8.29 8.645 9. ]
# 修改刻度
plt.xticks(np.linspace(min_,max_,num=21))
# 添加网格
plt.grid()
- Runtime (Minutes)进行分布展示
进行绘制直方图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(df["Runtime (Minutes)"].values,bins=20)
修改间隔
# 求出最大最小值
max_ = df["Runtime (Minutes)"].max()
min_ = df["Runtime (Minutes)"].min()
# # 生成刻度列表
t1 = np.linspace(min_,max_,num=21)
# 修改刻度
plt.xticks(np.linspace(min_,max_,num=21))
# 添加网格
plt.grid()
对于这一组电影数据，如果我们希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？
- 思路分析
- 思路
- 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df
- 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1
- 3、求和
合并 电影数据和onehot编码
- 思路
- 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df
# 进行字符串分割
temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]]
# 获取电影的分类
genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j])
# 增加新的列
temp_df = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0],genre_list.shape[0])),columns=genre_list)
- 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1
for i in range(1000):
#temp_list[i] ['Action','Adventure','Animation']
temp_df.ix[i,temp_list[i]]=1
print(temp_df.sum().sort_values())
- 3、求和
temp_df.sum().sort_values(ascending=False).plot(kind="bar",figsize=(20,8),fontsize=20,colormap="cool")
Musical 5.0
Western 7.0
War 13.0
Music 16.0
Sport 18.0
History 29.0
Animation 49.0
Family 51.0
Biography 81.0
Fantasy 101.0
Mystery 106.0
Horror 119.0
Sci-Fi 120.0
Romance 141.0
Crime 150.0
Thriller 195.0
Adventure 259.0
Comedy 279.0
Action 303.0
Drama 513.0
dtype: float64
作业：
1、现在我们有全球排名靠前的10000本书的数据，收据来源：https://www.kaggle.com/zygmunt/goodbooks-10k
那么请统计一下下面几个问题：
不同年份书的数量 不同年份书的平均评分情况
2、现在我们有2015到2017年25万条911的紧急电话的数据，数据来源：https://www.kaggle.com/mchirico/montcoalert/data
那么请统计一下下面几个问题：
请统计出出这些数据中不同类型的紧急情况的次数 统计出911数据中不同月份电话次数的变化情况 统计出不同月份不同类型紧急电话的次数的变化情况
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