Python 數據分析與應用電子教案 第3章 數據處理

第3章數據處理一、教學目標讓學生理解數據處理在數據分析和數據挖掘中的重要性，掌握完整的數據處理流程。教授學生數據導入導出的基本操作，包括不同文件類型和數據庫的數據導入導出方法。熟悉數據清洗技術，能夠處理缺失值、重復值等問題，確保數據的質量和一致性。引導學生利用pandas庫和NumPy庫進行數據結構和數據分析，包括數據訪問、清洗、抽取、合并和計算等操作。通過實訓項目，提高學生的數據處理實踐能力，加深對Python數據處理技術的理解和應用。二、教學內容3.1數據導入導出文件導入和導出：介紹CSV、Excel等文件的導入導出方法，使用pandas庫的read_csv()、read_excel()、to_csv()、to_excel()等函數。數據庫導入和導出：概述數據從一個數據庫導入另一個數據庫或從數據庫導出數據的過程，涉及數據格式轉換和加載。網頁數據導入和導出：簡要介紹網頁數據導入導出的應用場景，如網頁爬取、數據采集等，具體操作將在后續(xù)章節(jié)展開。3.2數據清洗數據排序：使用pandas的sort_values()方法對數據進行升序和降序排列。重復數據處理：使用duplicated()函數標識重復行，使用drop_duplicates()函數刪除重復行。缺失值處理：使用isnull()方法查找缺失值，使用dropna()方法刪除缺失值行，使用fillna()方法填充缺失值。3.3數據轉換數據類型查看：介紹使用type()函數、isinstance()函數、__class__屬性和type()函數結合__name__屬性查看數據類型的方法。數值與字符串轉換：使用str()函數將數值轉換為字符串，使用int()或float()函數將字符串轉換為數值。字符串與日期時間對象轉換：使用datetime.strptime()函數將字符串轉換為日期時間對象，使用strftime()函數將日期時間對象轉換為字符串。3.4數據抽取字符串拆分：使用字符串的split()方法和正則表達式模塊re進行字符串拆分。記錄抽取：介紹將抽取的記錄寫入文件和存儲到數據框的方法，使用文件操作和pandas庫的to_csv()函數。3.5數據合并記錄合并：使用pandas的merge()函數、concat()函數和join()方法進行記錄合并，包括內連接、行拼接等。字段合并：使用字符串連接操作和字符串格式化合并字段，介紹使用字符串方法和正則表達式進行復雜字段合并。字段匹配：使用merge()函數和merge_asof()函數進行字段匹配和字段模糊匹配。3.6數據計算簡單計算：使用Python基本運算符和內置數學函數進行數值計算。時間計算：使用datetime模塊和pandas庫進行時間計算，包括時間加減、時間差計算等。數據分組：使用pandas的groupby()函數對數據進行分組，并計算每個分組的統(tǒng)計值。3.7應用實例——電影票房統(tǒng)計之數據處理數據收集：介紹獲取電影票房數據的途徑和內容，包括票房收入、排片情況、觀眾反饋和地域分布等。數據清洗和轉換：演示如何對票房數據進行清洗和轉換，包括刪除多余字符、轉換數據類型、抽取年份和月份等，并將清洗后的數據輸出為Excel文件。三、課后實訓實訓項目1：數據導入導出操作導入CSV和Excel文件：使用pandas庫讀取CSV和Excel文件中的數據，并輸出查看。導出數據到CSV和Excel文件：將處理后的數據導出為CSV和Excel文件，指定編碼和是否保留索引。實訓項目2：數據清洗實踐重復數據處理：創(chuàng)建一個包含重復數據的DataFrame，使用duplicated()和drop_duplicates()函數識別和刪除重復行。缺失值處理：創(chuàng)建一個包含缺失值的DataFrame，使用isnull()、dropna()和fillna()方法查找、刪除和填充缺失值。實訓項目3：數據轉換應用類型轉換：定義不同類型的變量，使用type()、isinstance()、__class__屬性和type()結合__name__屬性查看變量類型。字符串與數值轉換：將數值變量轉換為字符串，將字符串變量轉換為整數或浮點數。日期時間轉換：將日期時間字符串轉換為日期時間對象，將日期時間對象轉換為指定格式的字符串。實訓項目4：數據抽取與合并字符串拆分與記錄抽?。菏褂胹plit()方法和正則表達式拆分字符串，將拆分后的數據存儲到列表或數據框中。數據合并操作：使用merge()、concat()和join()方法對多個數據框進行合并，實現不同數據集的整合。實訓項目5：電影票房數據分析票房數據收集與導入：從貓眼網站下載各年度、月份的總票房情況，導入到Python中進行處理。數據清洗與轉換：