Datawhale六月学习数据分析打卡task3

第二章：数据重构

学习目标：

这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 这里有两份资料需要大家准备： 图书《Python for Data Analysis》第六章和 baidu.com & google.com（善用搜索引擎）

复习：

复习：在前面我们已经学习了Pandas基础，第二章我们开始进入数据分析的业务部分，在第二章第一节的内容中，我们学习了数据的清洗，这一部分十分重要，只有数据变得相对干净，我们之后对数据的分析才可以更有力。而这一节，我们要做的是数据重构，数据重构依旧属于数据理解（准备）的范围。

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学习时间：

2021/6/19 ----- 2021/6/20

具体任务：

1.数据的合并
任务一：
将data文件夹里面的所有数据都载入，与之前的原始数据相比，观察他们的之间的关系

text_left_up = pd.read_csv("data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("data/train-right-down.csv")

任务二：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up

list_up = [text_left_up,text_right_up]
result_up = pd.concat(list_up,axis=1)

任务三：使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result。

list_down=[text_left_down,text_right_down]
result_down = pd.concat(list_down,axis=1)
result = pd.concat([result_up,result_down])

任务四：使用DataFrame自带的方法join方法和append：完成任务二和任务三的任务

resul_up = text_left_up.join(text_right_up)
result_down = text_left_down.join(text_right_down)
result = result_up.append(result_down)

任务五：使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法：完成任务二和任务三的任务

result_up = pd.merge(text_left_up,text_right_up,left_index=True,right_index=True)
result_down = pd.merge(text_left_down,text_right_down,left_index=True,right_index=True)
result = resul_up.append(result_down)

任务六：完成的数据保存为result.csv¶

result.to_csv('result.csv')

1. 换一种角度看数据

任务一：将我们的数据变为Series类型的数据

# 将完整的数据加载出来
text = pd.read_csv('result.csv')
text.head()
# 代码写在这里
unit_result=text.stack().head(20)
unit_result.head()

#将代码保存为unit_result,csv
unit_result.to_csv('unit_result.csv')

test = pd.read_csv('unit_result.csv')
test.head()

3.数据运用
任务一：通过《Python for Data Analysis》P303、Google or Baidu来学习了解GroupBy机制

任务二：计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价

df  = text['Fare'].groupby(text['Sex'])
means = df.mean()
means

任务三：统计泰坦尼克号中男女的存活人数

survived_sex = text['Survived'].groupby(text['Sex']).sum()
survived_sex.head()

任务四：计算客舱不同等级的存活人数

survived_pclass = text['Survived'].groupby(text['Pclass'])
survived_pclass.sum()

【思考】从任务二到任务三中，这些运算可以通过agg()函数来同时计算。并且可以使用rename函数修改列名。你可以按照提示写出这个过程吗？

#例子：
text.groupby('Sex').agg({'Fare': 'mean', 'Pclass': 'count'}).rename(columns=
                            {'Fare': 'mean_fare', 'Pclass': 'count_pclass'})

任务五：统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值

#不同年龄的存活人数
text.groupby(['Pclass','Age'])['Fare'].mean().head()

任务六：将任务二和任务三的数据合并，并保存到sex_fare_survived.csv

result = pd.merge(means,survived_sex,on='Sex')
result.to_csv('sex_fare_survived.csv')

任务七：得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数的最高的年龄，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）

#不同年龄的存活人数
survived_age = text['Survived'].groupby(text['Age']).sum()

#找出最大值的年龄段
survived_age[survived_age.values==survived_age.max()]

_sum = text['Survived'].sum()
print(_sum)

#首先计算总人数
_sum = text['Survived'].sum()

print("sum of person:"+str(_sum))

precetn =survived_age.max()/_sum

print("最大存活率："+str(precetn))