前言
最近参加了datawhale的组队学习活动，在组队学习动员下，开始通过强迫自己输出来实现更好的输入与处理，6-15开始自己的第一次文章发布，我会把自己这个真的很小白遇到的问题写出来，希望能给屏幕前小白的你带来帮助。
工作中大量繁琐的自动化，把以前在学校摸过的python重新捡起来，不成体系的、拼图一样把需要的工作搭建起来，工作暂时是可用上了，每天节省了至少3个小时的数据处理工作，手里拿着python这个锤子，看什么都像钉子。
首先，你要先学会安装软件，anaconda软件,安装成功后，你点击jupyter notebook打开代码框。
现在可以开始尝试做数据分析了。
一、数据加载
1.1 载入数据
数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview
1.1.1 导入包
导入numpy和pandas
import pandas as pd import numpy as np
如果出错了，需要注意大小写、有没有单词写错了
1.1.2 载入数据
(1) 使用相对路径载入数据
(2) 使用绝对路径载入数据
df = pd.read_csv('train.csv')
df.head(3)
df = pd.read_csv('/Users/Documents/train.csv')
df.head(3)
注意绝对路径的 “ / ” 方向不要错。
1.1.3 大文件时要分块读取
每1000行为一个数据模块，逐块读取
chunker = pd.read_csv('train.csv', chunksize=1000)
1.1.4
对着整个表修改列名：将表头改成中文，索引改为乘客ID ，要注意的是，要记得把名字跟列一一对上，数量对上、顺序对上
PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口
df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0)
df.head()
1.2 初步观察
导入数据后，我们可以对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等。info 后面加（）跟不加（）会 有不同的内容。
print(df.info())
如想在python的查看数据，可以用head
df.head(10) df.tail(15)
判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False
df.isnull().head()
1.3 保存数据
在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv，如不希望表格自带index，可以加入index=false
df.to_csv('train_chinese.csv',index=flase)
到此这篇关于利用python进行数据加载的文章就介绍到这了,更多相关python数据加载内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
