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Python 从爬虫到数据分析

发布时间:2019-05-16 12:07:47 所属栏目:建站 来源:大鹏
导读:大家好,我是大鹏,城市数据团联合发起人,致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。 和很多同学接触过程中,我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多,过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起,夹杂着大量Python开发的知识点,花了
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大家好,我是大鹏,城市数据团联合发起人,致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。

和很多同学接触过程中,我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多,过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起,夹杂着大量Python开发的知识点,花了很多时间却始终云里雾里,不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图,却在看基础的过程中消耗了一周又一周,以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。

Python 从爬虫到数据分析

于是,我总结了以下一篇干货,来帮助大家理清思路,提高学习效率。总共分为三大部分:做Python数据分析必知的语法,如何实现爬虫,怎么做数据分析。

1.必须知道的两组Python基础术语

A.变量和赋值

Python可以直接定义变量名字并进行赋值的,例如我们写出a = 4时,Python解释器干了两件事情:

  • 在内存中创建了一个值为4的整型数据
  • 在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向4

用一张示意图表示Python变量和赋值的重点:

Python 从爬虫到数据分析

例如下图代码,“=”的作用就是赋值,同时Python会自动识别数据类型:

  1. a=4 #整型数据 
  2. b=2 #整型数据 
  3. c=“4” #字符串数据 
  4. d=“2” #字符串数据 
  5.  
  6. print(“a+b结果为”,a+b)#两个整数相加,结果是6 
  7. print(“c+d结果为”,c+d)#两个文本合并,结果是文本“42” 
  8.  
  9. #以下为运行结果 
  10. >>>a+b结果为 6 
  11. >>>c+d结果为 42 

B.数据类型

在初级的数据分析过程中,有三种数据类型是很常见的:

  • 列表list(Python内置)
  • 字典dic(Python内置)
  • DataFrame(工具包pandas下的数据类型,需要import pandas才能调用)

它们分别是这么写的:

列表(list):

  1. #列表 
  2. liebiao=[1,2.223,-3,'刘强东','章泽天','周杰伦','昆凌',['微博','B站','抖音']] 

list是一种有序的集合,里面的元素可以是之前提到的任何一种数据格式和数据类型(整型、浮点、列表……),并可以随时指定顺序添加其中的元素,其形式是:

  1. #ist是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾: 
  2. liebiao.append('瘦') 
  3. print(liebiao) 
  4. #结果1 
  5. >>>[1, 2.223, -3, '刘强东', '章泽天', '周杰伦', '昆凌', ['微博', 'B站', '抖音'], '瘦'] 
  6.  
  7. #也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为5的位置,插入“胖”这个元素: 
  8. liebiao.insert(5, '胖') 
  9. print(liebiao) 
  10. #结果2 
  11. >>>[1, 2.223, -3, '刘强东', '章泽天', '胖', '周杰伦', '昆凌', ['微博', 'B站', '抖音'], '瘦'] 

字典(dict):

  1. #字典 
  2. zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} 

字典使用键-值(key-value)存储,无序,具有极快的查找速度。以上面的字典为例,想要快速知道周杰伦的年龄,就可以这么写:

  1. zidian['周杰伦'] 
  2. >>>'40' 

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说,"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。

DataFrame:

DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后,字典和列表都可以转化为DataFrame,以上面的字典为例,转化为DataFrame是这样的:

  1. import pandas as pd 
  2.  
  3. df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写 
  4. df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 

Python 从爬虫到数据分析

和excel一样,DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。

以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型,基础语法到此结束,接下来就可以着手写一些函数计算数据了。

2.从Python爬虫学循环函数

掌握了以上基本语法概念,我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例,讲讲大家最难理解的循环函数for的用法:

A.for函数

for函数是一个常见的循环函数,先从简单代码理解for函数的用途:

  1. zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} 
  2. for key in zidian: 
  3.         print(key) 
  4. >>> 
  5. 刘强东 
  6. 章泽天 
  7. 周杰伦 
  8. 昆凌 

(编辑:核心网)

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