Python数据清洗与可视化实践：国际旅游收入数据分析

文章目录

  • 概要
  • 整体流程
  • 名词解释
    • NumPy
    • Pandas
    • Matplotlib
    • re
  • 技术细节
    • 数据清洗
    • 可视化
  • 小结

概要

在本篇博客中，我们将通过一个实际的案例，演示如何使用Python进行数据清洗和可视化，以分析国际旅游收入数据。我们将使用Python中的Pandas库来进行数据处理和清洗，然后使用Matplotlib库来绘制饼图，展示各地区2017年至2019年国际旅游收入总和的占比情况。

在这里插入图片描述

整体流程

  1. 将表头统一为一行。
  2. 将地区字符串中的符号“？”，“ ”去除。
  3. 删除空白行。
  4. 删除重复行。
  5. 表格中第二列数据（B列）等于第三四五列之和，将第二、三、四、五列中的空值填充。
  6. 使用mean（）填充第六列空值。
  7. 使用中位数法填充第7列空值。
  8. 使用四分位法对第8列数据进行异常值处理，并将异常值设置为该列均值。
  9. 使用除均值和中位数法以外的方法将第9和10列的空值填充。
  10. 结果保留一位小数
  11. 对数据绘制可视化饼图

名词解释

数据分析是指利用统计学和计算机科学的方法，对收集到的数据进行分析、解释和探索，从而发现数据中的模式、趋势和关联性，提取有用的信息和知识，并为决策和问题解决提供支持。数据分析可以应用于各个领域，包括商业、科学、工程、医疗等，帮助人们更好地理解数据、发现问题和机会，并制定合适的策略和方案。

数据分析的主要目标包括：

  1. 描述性分析：对数据进行汇总和描述，包括统计量的计算、图表的绘制等，以便对数据有一个整体的了解。
  2. 探索性分析：通过可视化和探索性数据分析（EDA），探索数据中的模式、趋势和关系，发现数据中的隐藏信息和规律。
  3. 预测性分析：利用统计和机器学习方法，建立模型来预测未来的趋势和行为，帮助做出更准确的预测和决策。
  4. 解释性分析：对模型和结果进行解释，理解模型背后的原理和机制，从而深入理解数据背后的规律和关联性。

数据分析通常涉及多种技术和工具，包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。通过对数据进行系统和深入的分析，可以发现数据中的价值和见解，为组织和个人提供更好的决策支持和业务洞察。

NumPy

  • NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。它是许多其他数据分析工具的基础，如 Pandas 和 SciPy。
  • NumPy 的核心是 ndarray（N-dimensional array）对象，可以用来存储和处理多维数组数据。它提供了各种函数和方法，可以进行数组的创建、索引、切片、数学运算、线性代数运算等操作。

Pandas

  • Pandas 是 Python 中用于数据分析的核心库之一，提供了快速、灵活且高效的数据结构和数据操作工具。它的主要数据结构是 Series（一维数组）和 DataFrame（二维表格），可以轻松处理结构化数据。
  • Pandas 提供了丰富的函数和方法，可以进行数据的加载、清洗、转换、分组、聚合等操作。它还支持对缺失值和异常值的处理，以及数据的合并和拆分等高级操作。

Matplotlib

  • Matplotlib 是 Python 中用于创建可视化图表的主要库之一，提供了广泛的功能和灵活性。它可以创建各种类型的静态图表，如折线图、散点图、直方图等。
  • Matplotlib 的设计灵感来自于 MATLAB，因此其语法和用法与 MATLAB 相似。它支持绘制高质量的图表，并且可以通过设置不同的样式和参数来定制图表的外观和风格。

re

  • re 是 Python 中用于正则表达式操作的标准库，提供了强大的文本模式匹配和处理功能。正则表达式是一种强大的文本搜索和处理工具，可以用来查找、替换、分割等。
  • re 库提供了各种函数和方法，可以用来编译和执行正则表达式，以及进行各种文本操作。它通常用于处理复杂的文本数据，如日志文件、网络数据等。

这些库在数据分析领域发挥着重要的作用，通过它们的组合，可以完成从数据加载到数据可视化的整个数据分析过程。

技术细节

首先安装Python🚪和Jupyter Lab，如果已经安装了这两个的话可以直接打开jupyter lab进行下一步

// 安装：
pip3 install jupyterlab

安装完成之后，可以查看版本号看安装是否成功
在这里插入图片描述
然后打开cmd命令行，进到你要打开的文件夹目录下，输入jupyter lab打开，通过以上步骤，你就可以成功安装和启动 Jupyter Lab，并开始使用它进行数据分析、机器学习、编程等工作了。

数据清洗

首先导入需要用来数据分析的依赖numpy，Pandas，Matplotlib.pyplot,re。再从excel文件中读取Excel 文件数据，并将读取的数据存储在名为 data 的 DataFrame 中。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re

path = 'chuji.xlsx'
data = pd.read_excel(path, engine='openpyxl') # 数据读取

将表头统一为一行：将data的列名(表头)设置为指定的列表，列表中的每个元素对应一个列名，再删除第一行数据，索引为 0 的行

data.columns = ['地区','规模/限额以上文化及相关产业营业总收入（万元）','规模以上文化制造业企业营业收入（万元）','限额以上文化批发和零售业企业营业收入（万元）','规模以上文化服务企业营业收入（万元）','限额以上住宿业企业营业收入（亿元）','限额以上餐饮业营业额（亿元）','国际旅游收入2017','国际旅游收入2018','国际旅游收入2019']
data = data.drop(0)

将地区字符串中的符号“？”，“ ”去除：使用了正则表达式模块 re 中的 sub() 函数来替换字符串中的匹配项。lambda x: re.sub(r'\s+', '', str(x)) if not pd.isna(x) else x 是一个匿名函数，这个函数首先检查元素是否为 NaN（缺失值），如果不是，则使用正则表达式 re.sub() 将字符串中的所有空格（\s+）替换为空字符串，从而去除空格。如果元素是NaN，则返回原始值。最后，使用 .apply() 函数将这个匿名函数应用于地区列中的每个元素，从而实现去除符号“？”和空格的操作。

data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].apply(lambda x: re.sub(r'\s+', '', str(x)) if not pd.isna(x) else x)

删除空白行和重复行：dropna() 方法来删除包含空值（NaN）的行，axis=0 参数指定了操作的轴向，这里设为 0 表示按行进行操作。how=‘all’ 参数指定了删除行的条件，这里设为 ‘all’ 表示当行中所有元素都是空值（NaN）时才删除该行。drop_duplicates() 方法来删除重复行，inplace=True 参数表示在原始 DataFrame 上进行操作，不创建新的 DataFrame。

data.dropna(axis=0, how='all', inplace=True)
data.drop_duplicates(inplace=True)

由于之前删除了空白行和重复行，所以要重设索引，使用 DataFrame 的 reset_index() 方法重新设置索引。参数 drop=True 表示丢弃原始索引，而不保留在 DataFrame 中作为新的列。重新设置索引后，DataFrame 的索引会按照从 0 开始的顺序重新排列。

data.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引

填充二三四五列数据：对第二列进行处理：data.iloc[:, 1].isnull().any()：检查第二列是否存在空值。如果存在空值，则使用 fillna() 方法填充空值。填充值为第三、四、五列之和，使用 data.iloc[:, 2] +data.iloc[:, 3] + data.iloc[:, 4] 计算。同时使用 astype(data.iloc[:, 1].dtype) 将填后的数据类型转换为第二列原始的数据类型，以保持数据一致性。其它三列也是相同的处理方法

# 如果第二列为空值，求和第三四五列
if data.iloc[:, 1].isnull().any():  
    data.iloc[:, 1] = data.iloc[:, 1].fillna(data.iloc[:, 2] + data.iloc[:, 3] + data.iloc[:, 4]).astype(data.iloc[:, 1].dtype)
# 对第三列进行空值判断
if data.iloc[:, 2].isnull().any():
    data.iloc[:, 2] = data.iloc[:, 2].fillna(data.iloc[:, 1] - data.iloc[:, 3] - data.iloc[:, 4]).astype(data.iloc[:, 2].dtype)
# 对第四列进行空值判断
if data.iloc[:, 3].isnull().any():
    data.iloc[:, 3] = data.iloc[:, 3].fillna(data.iloc[:, 1] - data.iloc[:, 2] - data.iloc[:, 4]).astype(data.iloc[:, 3].dtype)
# 对第五列进行空值判断
if data.iloc[:, 4].isnull().any():
    data.iloc[:, 4] = data.iloc[:, 4].fillna(data.iloc[:, 1] - data.iloc[:, 2] - data.iloc[:, 3]).astype(data.iloc[:, 4].dtype)

第六列数据：使用 mean() 方法获取列的均值，使用 fillna() 方法填充第六列的空值。填充值为前面计算得到的均值 mean_value

mean_value = data.iloc[:, 5].mean()
data.iloc[:, 5].fillna(mean_value, inplace=True)

第七列数据：使用 median() 方法获取列的中位数，使用 fillna() 方法填充第七列的空值。填充值为前面计算得到的中位数 median_value

median_value = data.iloc[:, 6].median()
data.iloc[:, 6].fillna(median_value, inplace=True)

第八列数据：首先，计算第八列数据的四分位数和 IQR = Q3 - Q1（四分位间距）：计算第八列数据的第一四分位数（25th percentile）。计算第八列数据的第三四分位数（75th percentile）。接着，计算异常值的上下界，使用 np.where() 函数将超出异常值范围的值替换为该列的均值

Q1 = data.iloc[:, 7].quantile(0.25)
Q3 = data.iloc[:, 7].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
data.iloc[:, 7] = np.where((data.iloc[:, 7] < lower_bound) | (data.iloc[:, 7] > upper_bound), mean_value, data.iloc[:, 7])

第九、十列数据：参数 method='ffill' 表示使用前向填充法，即用前一个非空值填充当前空值。参数 method='bfill' 表示使用后向填充法，即用后一个非空值填充当前空值。

data.iloc[:, 8].fillna(method='ffill', inplace=True) # 前向填充第9列
data.iloc[:, 9].fillna(method='bfill', inplace=True) # 后向填充第10列

所有结果保留一位小数：使用 for 循环遍历索引范围从 0 到 10，即遍历所有列。round() 方法是 Python 中用于四舍五入的函数，参数 1 表示保留一位小数。

for i in range(0,10):
    data.iloc[:, i] = data.iloc[:, i].round(1)

在这里插入图片描述

可视化

在清洗和预处理完数据之后，我们可以使用Matplotlib库来绘制饼图，展示各地区2017年至2019年国际旅游收入总和的占比情况。

设置中文显示：用于设置字体为中文，以及解决坐标轴负号显示问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

将每个地区2017年至2019年国际旅游收入的总和计算出来，并存储在名为"总收入"的新列中

data['总收入'] = data.iloc[:, 1:].sum(axis=1)

创建了一个大小为10x8英寸的画布，用于绘制饼图

plt.figure(figsize=(10, 8))

绘制了饼图，其中data[‘总收入’]是各地区收入总和的数据，labels是各地区的标签，autopct='%1.1f%%'是指定了数据标签的显示格式，startangle=140是设置了起始角度为140度

plt.pie(data['总收入'], labels=data['地区'], autopct='%1.1f%%', startangle=140)

添加了饼图的标题

plt.title('各地区2017-2019年国际旅游收入总和占比')

调整了布局，使得图形更加美观

plt.tight_layout()

保持饼图的长宽比相等，然后plt.show()将绘制好的图形显示出来

plt.axis('equal')  
plt.show()

在这里插入图片描述

小结

通过本篇博客，我们学习了如何使用Python进行数据清洗和可视化分析。首先，我们使用Pandas库对数据进行了清洗和预处理，然后利用Matplotlib库绘制了饼图，展示了各地区2017年至2019年国际旅游收入总和的占比情况。这个案例展示了Python在数据分析领域的强大应用和灵活性
希望本文能够帮助读者更好地了解的Python在数据分析方面的使用，如果有任何疑问或者建议，欢迎留言讨论🌹

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/597114.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

04-25 周四 FastBuild重构实践-TLS、全局捕获异常、一键配置

04-25 周四 FastBuild重构实践-TLS、全局捕获异常、一键配置

04-25 周四 FastBuild重构实践 时间版本修改人描述04-25V0.1宋全恒新建文档2024年5月6日14:33:16V1.0宋全恒完成文档撰写 简介 由于 04-22 周日 阿里云-瑶光上部署FastBuild过程(配置TLS、自定义辅助命令)描述了重新部署一个FastBuild实例的过程&#xff0c;通过阅读这个&…
阅读更多...
线性表的概念与结构，以及顺序表和链表的简单概念

线性表的概念与结构，以及顺序表和链表的简单概念

1.线性表 线性表&#xff08;linear list&#xff09;是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构&#xff0c;常见的线性表&#xff1a;顺序表、链表、栈、队列、字符串... 线性表在逻辑上是线性结构&#xff0c;也就说是连续的一条直线…
阅读更多...
JS hook cookie

JS hook cookie

JS hook cookie cookie 的值是V&#xff0c;v是动态变化的 可以看到D中生成了cookie的值n 尝试使用RPC定位到cookie。 替换内容&#xff0c;下断点。 将写好的RPC代码直接插入 加入代码&#xff0c;file.virjar.com/sekiro_web_client.js?_123 这个地址是在前端创建客户端…
阅读更多...
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-小试牛刀（一）

开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-小试牛刀（一）

一、前言 代码专家模型是基于人工智能的先进技术&#xff0c;它能够自动分析和理解大量的代码库&#xff0c;并从中学习常见的编码模式和最佳实践。这种模型可以提供准确而高效的代码建议&#xff0c;帮助开发人员在编写代码时避免常见的错误和陷阱。 通过学习代码专家模型&…
阅读更多...
【网络知识】光猫、路由器 和 交换机 的作用和区别？

【网络知识】光猫、路由器 和 交换机 的作用和区别？

数字信号&#xff1a;是指自变量是离散的、因变量也是离散的信号&#xff0c;这种信号的自变量用整数表示&#xff0c;因变量用有限数字中的一个数字来表示。在计算机中&#xff0c;数字信号的大小常用有限位的二进制数表示。 模拟信号&#xff1a;模拟信号是指用连续变化的物…
阅读更多...
学习c#第26天 面向对象基础之类与对象

学习c#第26天 面向对象基础之类与对象

1.类 1.什么是类? 俗话说&#xff0c;“物以类聚&#xff0c;人以群分”。意思是同类的东西经常聚在一起&#xff0c;志同道合 的人相聚成群。前者说物&#xff0c;后者说人。这里以物来进行举例说明[见图]&#xff1a; 水果超市&#xff0c;所有同类的水果摆放在一起&#xf…
阅读更多...
【机器学习与实现】线性回归分析

【机器学习与实现】线性回归分析

目录 一、相关和回归的概念&#xff08;一&#xff09;变量间的关系&#xff08;二&#xff09;Pearson&#xff08;皮尔逊&#xff09;相关系数 二、线性回归的概念和方程&#xff08;一&#xff09;回归分析概述&#xff08;二&#xff09;线性回归方程 三、线性回归模型的损…
阅读更多...
vivado刷题笔记46

vivado刷题笔记46

题目&#xff1a; Design a 1-12 counter with the following inputs and outputs: Reset Synchronous active-high reset that forces the counter to 1 Enable Set high for the counter to run Clk Positive edge-triggered clock input Q[3:0] The output of the counter c…
阅读更多...
场外个股期权和场内个股期权的优缺点是什么？

场外个股期权和场内个股期权的优缺点是什么？

场外个股期权和场内个股期权的优缺点 场外个股期权是指在沪深交易所之外交易的个股期权&#xff0c;其本质是一种金融衍生品&#xff0c;允许投资者在股票交易场所外以特定价格买进或卖出证券。场内个股期权是以单只股票作为标的资产的期权合约&#xff0c;其内在价值是基于标…
阅读更多...
金融业开源软件应用 管理指南

金融业开源软件应用 管理指南

金融业开源软件应用 管理指南 1 范围 本文件提供了金融机构在应用开源软件时的全流程管理指南&#xff0c;对开源软件的使用和管理提供了配套 组织架构、配套管理规章制度、生命周期流程管理、风险管理、存量管理、工具化管理等方面的指导。 本文件适用于金融机构规范自身对开…
阅读更多...
工业物联网技术在生产流程中的应用及优势与挑战——青创智通

工业物联网技术在生产流程中的应用及优势与挑战——青创智通

工业物联网解决方案-工业IOT-青创智通 随着科技的不断发展&#xff0c;物联网技术逐渐渗透到各个行业中&#xff0c;尤其是在工业领域&#xff0c;工业物联网的应用正在逐步重塑生产流程。本文将探讨工业物联网如何影响生产流程&#xff0c;并分析其带来的优势和挑战。 一、工…
阅读更多...
Amazon Bedrock的进化：更多选择与新特性，助力生成式AI应用更快落地

Amazon Bedrock的进化：更多选择与新特性，助力生成式AI应用更快落地

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗&#xff1f;订阅我们的简报&#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同&#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会&#xff0c;成为AI领…
阅读更多...
leetcode-没有重复项的全排列-97

leetcode-没有重复项的全排列-97

题目要求 思路 1.递归&#xff0c;如果num和n的元素个数一样就可以插入res中了&#xff0c;这个作为递归的结束条件 2.因为这个题是属于排列&#xff0c;并非组合&#xff0c;两者的区别是排列需要把之前插入的元素在回退会去&#xff0c;而组合不需要&#xff0c;因此会存在一…
阅读更多...
YPay源支付Mini Pro免授权使用版v1.0

YPay源支付Mini Pro免授权使用版v1.0

YPay源支付Mini Pro免授权使用版v1.0 &#xff0c;修改host屏蔽Pro授权站&#xff0c;可有效防止因用户操作不当导致免授权程序无法执行时 执行授权官方的盗版入库代码&#xff0c;尽可能保证网站安全 1.安装SG14组件 注&#xff1a;仅防止二次开发添加授权 2.”/etc/host”文…
阅读更多...
尊享面试100题（314.二叉树的垂直遍历python）

尊享面试100题（314.二叉树的垂直遍历python）

题目关键词&#xff0c;从左到右&#xff0c;从上到下&#xff0c;那么使用bfs宽度优先算法。 使用字典v保存每一列的值。 class Solution:def verticalOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:if not root: return []v defaultdict(list)qu deque()…
阅读更多...
淘宝扭蛋机小程序开发：开启你的惊喜之旅

淘宝扭蛋机小程序开发：开启你的惊喜之旅

一、扭出新世界&#xff0c;惊喜不断 在这个充满无限可能的数字时代&#xff0c;淘宝扭蛋机小程序为你带来了一种全新的购物与娱乐体验。扭蛋机&#xff0c;这个充满童趣和惊喜的玩具&#xff0c;如今在我们的小程序中焕发出新的活力&#xff0c;为你带来一波又一波的惊喜与快…
阅读更多...
WES-100B液晶数显式液压万能试验机

WES-100B液晶数显式液压万能试验机

一、简介 主机为两立柱、两丝杠、油缸下置式&#xff0c;拉伸空间位于主机的上方&#xff0c;压缩、弯曲试验空间位于主机下横梁和工作台之间。测力仪表采用高清液晶显示屏&#xff0c;实验数据方便直观。 二、 传动系统 下横梁升降采用电机经减速器、链传动机构、丝杠副传动…
阅读更多...
Redis开源社区持续壮大，华为云为Valkey项目注入新的活力

Redis开源社区持续壮大，华为云为Valkey项目注入新的活力

背景 今年3月21日&#xff0c;Redis Labs宣布从Redis 7.4版本开始&#xff0c;将原先比较宽松的BSD源码使用协议修改为RSAv2和SSPLv1协议&#xff0c;意味着 Redis在OSI&#xff08;开放源代码促进会&#xff09;定义下不再是严格的开源产品。Redis官方表示&#xff0c;开发者…
阅读更多...
QT--1

QT--1

类型界面 #include "mywidget.h"myWidget::myWidget(QWidget *parent): QWidget(parent) {//窗口相关设置this->resize(680,520);this->setFixedSize(680,520);this->setWindowTitle("Tim");this->setWindowFlag(Qt::FramelessWindowHint);th…
阅读更多...
Git -- reset 详解

Git -- reset 详解

引言 当我们在项目中有多个人协同开发时候&#xff0c;难免会出现一些错误的提交或者删除了一些重要文件。我们需要回滚到指定的某一个节点。那些乱七八糟的各种提交都要清除掉。 这时候&#xff0c;我们的指令就要用到了。reset 正文 git reset。它的一句话概括 git-reset …
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站