【利用python进行数据分析——基础篇】利用Python处理和分析Excel表中数据实战

作为一个学习用Python进行数据分析的新手来说，通过本文来记录分享一些我在用Python中的pandas、numpy来分析Excel表中数据的数据清洗和整理的工作，目的是熟悉numpy以及pandas基础操作，所有操作利用Excel均可以方便实现。备注：本文中使用的是ipython完成的编辑

数据来源及结构

　　本文所分析的数据是通过爬虫抓取的微博数据。选取新浪微博为数据平台，选取我国34个省的旅游政务官方微博为研究对象，利用爬虫软件Gooseeker爬取微博信息，包括用户名、粉丝数、开博日期、当月原创微博总数No、当月总微博数N、单条博文的转发数、单条博文的评论数、条博文的点赞数。

　　爬取的数据表格 test.xlsx 包括以下几个sheet中，基本表结构见下

1、All(所有博文)：所有字段见下：其中有用字段是'用户名、微博内容、时间、转发数、评论数、点赞数’，共有6585条数据（备注：转发数中的缺失值为“转发”，评论数中的缺失值为“评论”，点赞数中的缺失值为“赞”）：

2、sf(各省信息表，此表中：省份名完整）

3、sfwibo (此表记录的是各个微博账号对应的省份名，省份名不完整，已知各个省份名只有前两个字完整)

4、base_info2（爬取的微博账户的相关信息）（备注：此处的“昵称”与sfweibo中的“微博用户名”等同）

  本文思路：

Step1：对于All表：1）取出有用字段。2）处理缺失值。3）数据透视

Step2：对于sf 和sfweibo 表：1）以省份名做数据连接成sf_sfweibo。2）并与All表做数据连接sf_sfweibo_All。

Step3：对于base_info表：1）与sf_sfweibo_All做数据连接 2）计算h值 3）处理数据4）计算相关性

Step4：导出最后结果到一个Excel文件中，完成数据处理。、

 数据处理过程：

step1 ：

# -*- coding=utf-8 -*-

# 导入需要的包

from__future__import division

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.randomimport randn

from pandasimport Series, DataFrame

from datetimeimport datetime

import xlrd, openpyxl

xlsx_file = pd.ExcelFile('test1.xlsx')

All = xlsx_file.parse('All')

1）取出有用字段

# 删掉表格中的无用列，保留有用列

d1 = All.drop(All.columns[:11], axis=1, inplace = False)

All = d1.drop(d1.columns[-1], axis=1, inplace = False)

# 显示表格前五行

All.head()

# 查看去重未处理前表中记录长度

len(All)

# 获取到重复的行的行号的前20个

All[All.duplicated()==True].index[:20]

# 删除掉重复的行，在原值上直接修改

All.drop_duplicates(inplace=True)

len(All)#通过运行结果，可以发现确实删掉了，当前记录条数为6159条

2）处理缺失值

# 处理缺失值，先获取该列，将列中的'转发”、'评论'、'赞'替换掉

# 为什么不在读取表格的时候直接设置呢？因为如果一开始就设置替换，会导致整张表中的'转发”、'评论'、'赞'均会被替换掉，造成信息损失

All[u'转发数'][All[u'转发数']==u'转发'] = '0'

All[u'评论数'][All[u'评论数']==u'评论'] = '0'

All[u'点赞数'][All[u'点赞数']==u'赞'] = '0' #等价于# All[u'点赞数'].replace(u'赞','0')

All.head()

3）数据透视

All.describe()

备注：出现这个结果说明了数据类型不是数值型

#查看表中各个列的数据类型

All.dtypes

# 为了能进行数据透视，需要将对应列的数据类型转换成数值型

# 将DataFrame表中的某列数据进行转换类型

All[u'转发数']=All[u'转发数'].astype('int64')

All[u'评论数'] = All[u'评论数'].astype('int64')

All[u'点赞数'] = All[u'点赞数'].astype('int64')

All.describe()

# 查看表中各个列的数据类型

All.dtypes

#将预处理过的表保存到All.xlsx中

All.to_excel('All.xlsx',index=False)

# 数据透视表

All_pivot= All.pivot_table(values=[u'转发数',u'评论数',u'点赞数',u'微博内容'],index=[u'用户名'],\

aggfunc={u'转发数':np.sum,u'评论数':np.sum,u'点赞数':np.sum,u'微博内容':np.size})

# 给该列换名称

All_pivot.rename(columns={u'微博内容':u'当月总微博数'},inplace=True)

All_pivot

# 将完成的透视表保存

All_pivot.to_excel('All_pivot.xlsx')

step2

1）以省份名做数据连接成sf_sfweibo

# 读取test1.xlsx 中的sf表

sf = xlsx_file.parse('sf')

sf.head()

#读取test1.xlsx中的sfweibo表

sfweibo = xlsx_file.parse('sfweibo')

sfweibo.head()

# 通过上面的表格输出可以看出，要想将sf和sfweibo进行连接，需要对sf以及sf微博中的“省份名”

# 但是，由于sfweibo 中的省份名是不完整的，已知名称中肯定包含省份中的前两个字，为此，需要对两个表格切割后，进行连接

sf[u'省份前两字'] = np.nan

for iin range(len(sf[u'省份名'])):

sf[u'省份前两字'][i] = sf[u'省份名'][i][:2]

sfweibo[u'省份前两字'] = np.nan

for iin range(len(sfweibo[u'省份名'])):

sfweibo[u'省份前两字'][i] = sfweibo[u'省份名'][i][:2]

# 显示表格的前五行

sf.head()

# 显示表格的前五行

sfweibo.head()

# 保存数据

sf.to_excel('sf.xlsx',index=False)

sfweibo.to_excel('sfweibo.xlsx',index=False)

# 连接两表

sf_sfweibo = sf.merge(sfweibo,on=u'省份前两字')

sf_sfweibo.head()

# 获取连接后表格中需要的字段名，并重新排列

sf_sfweibo1 = sf_sfweibo.iloc[:,[4,1,2]]

sf_sfweibo1.head()

# 存储连接后的表

sf_sfweibo1.to_excel('sf_sfweibo.xlsx',index=False)

2）并与All表做数据连接sf_sfweibo_All

#连接sf_sfweibo和All_pivot两表

sf_sfweibo = sf_sfweibo1

sf_sfweibo_All_pivot =pd.merge(sf_sfweibo,All_pivot,left_on=u'微博用户名',right_on=u'用户名',right_index=True)

#显示连接后的表格的前五行
sf_sfweibo_All_pivot.head()

# 将连接后的表进行存储

sf_sfweibo_All_pivot.to_excel('sf_sfweibo_All_pivot.xlsx',index=False)

step3:

1）与sf_sfweibo_All做数据连接

# 处理爬取的用户的基本信息表base_info

base = xlsx_file.parse('base_info')

base.head()

#将base表与sf_sfweibo_All_pivot进行连接

sf_sfweibo_All_pivot_base = base.merge(sf_sfweibo_All_pivot,left_on=u'昵称',right_on=u'微博用户名')

ssapb = sf_sfweibo_All_pivot_base # 名称太长，换个名称

ssapb.head()

# 替换某列的名字

ssapb.rename(columns={u'当月总微博数_x':u'当月总微博数'},inplace=True)

# 删除其中的多余列

ssapb = ssapb.drop([u'昵称',u'当月总微博数_y'],axis=1)

# 读取第一行的数

ssapb.iloc[0]

# 添加一列（当月原创数= 当月总微博数-当月转发数）

ssapb[u'当月原创数'] = ssapb[u'当月总微博数']-ssapb[u'当月转发数']

#将某列同时与某段字符串连接，通过观察网页可以发现这是网址的特点

linkfix = '?is_ori=1&is_forward=1&is_text=1&is_pic=1&is_video=1&is_music=1&is_\

article=1&key_word=&start_time=2017-05-01&end_time=2017-05-31&is_search=1&is_searchadv=1#_0'

ssapb[u'当月博文网址'] = ssapb[u'主页链接']+linkfix

allfix = '?profile_ftype=1&is_all=1#_0'

ssapb[u'全部博文网址'] = ssapb[u'主页链接']+allfix

#计算出篇均转发/点赞/评论，并添加列

ssapb[u'篇均点赞'] = ssapb[u'点赞数']/ssapb[u'当月总微博数']

ssapb[u'篇均转发'] = ssapb[u'转发数']/ssapb[u'当月总微博数']

ssapb[u'篇均评论'] = ssapb[u'评论数']/ssapb[u'当月总微博数']

# 读取表中的第一行数据

ssapb.iloc[0]

# 存储表格

ssapb.to_excel('ssapb.xlsx',index=False)

2）计算h值

# 将All表分组，获取表格的index值

gb = All.groupby(u'用户名')

gb1 = gb.size()

gbindex = gb1.index

print gbindex,gb1

#根据h指数的定义，分别计算转发/评论/点赞h指数

# 再记录下每个“用户名的最大互动度max(转发+评论+点赞）”

sortAllf = All.sort_values(by=[u'用户名',u'转发数'],ascending=[True,False])

sortAllc = All.sort_values(by=[u'用户名',u'评论数'],ascending=[True,False])

sortAlll = All.sort_values(by=[u'用户名',u'点赞数'],ascending=[True,False])

mm = (sortAllf,sortAllc,sortAlll)

# 将计算得到的结果重新存储到一个新的DataFrame中

All_h =pd.DataFrame(np.arange(136).reshape(34,4),columns=['fh','ch','lh','max_hdd'],index=gbindex)

fh=[]

ch=[]

lh=[]

max_hdd = []

for jin range(len(mm)):

for iin gbindex:

tempdf =mm[j][mm[j][u'用户名']==i]

tempdf['hdd'] = tempdf[u'转发数']+tempdf[u'评论数']+tempdf[u'点赞数']

max_hdd.append(tempdf['hdd'].max())

tempdf['numf'] = range(len(tempdf))

if  j==0:

a =len(tempdf[tempdf[u'转发数']>=tempdf['numf']+1])

fh.append(a)

elif  j==1:

b =len(tempdf[tempdf[u'评论数']>=tempdf['numf']+1])

ch.append(b)

else:

c = len(tempdf[tempdf[u'点赞数']>=tempdf['numf']+1])

lh.append(c)

All_h['fh']=fh

All_h['ch']=ch

All_h['lh']=lh

# 因为，前面的循环一共循环了三遍，使得All_h重复了3遍，因此只要获取前34位即可

All_h['max_hdd']=max_hdd[:34]

# 插入一个综合h指数，该指数是转发/评论/点赞h指数三个的均值

All_h.insert(3,'HS',All_h.iloc[:,:3].mean(1))

#更改列名称

All_h.rename(columns={'fh':u'转发h指数','ch':u'评论h指数',\

'lh':u'点赞h指数','HS':u'综合h指数','max_hdd':u'单篇最大互动度'},inplace=True)

All_h.head()

#连接ssapb和All_h表格

ssapb_All_h= pd.merge(ssapb, All_h, left_on=u'微博用户名',right_on=u'用户名',right_index=True)

#加一列原创率

ssapb_All_h[u'原创率'] = ssapb_All_h[u'当月原创数']/ssapb_All_h[u'当月总微博数']

ssapb_All_h.iloc[0]

# 存档

ssapb_All_h.to_excel('ssapb_All_h.xlsx',index=False)

3）计算相关性

# 获取原DataFrame中的几列存储到新的DataFrame中，计算综合h指数与其他分指数之间的相关性

f1 = ssapb_All_h.loc[:,[u'综合h指数',u'转发h指数',u'评论h指数',u'点赞h指数']]

# 计算f1中各列数据的相关性

corr1 = f1.corr()

# 将该相关性结果存档

corr1.to_excel('corr1.xlsx')

corr1

# 获取原DataFrame中的几列存储到新的DataFrame中，计算综合h指数与其他微博信息之间的相关性

f2 = ssapb_All_h.loc[:,[u'综合h指数',u'转发数',u'评论数',u'点赞数',u'篇均转发',u'篇均评论',u'篇均点赞']]

corr2 = f2.corr()

corr2.to_excel('corr2.xlsx')

corr2

# 获取原DataFrame中的几列存储到新的DataFrame中，计算综合h指数与其他信息之间的相关性

f3 = ssapb_All_h.loc[:,[u'综合h指数',u'原创率',u'粉丝数',u'微博总数',u'单篇最大互动度']]

corr3 = f3.corr()

corr3.to_excel('corr3.xlsx')

corr3

# 重新排序列

aa =ssapb_All_h.iloc[:,[8,9,10,5,15,16,0,1,2,3,4,6,14,7,11,12,13,24,20,21,22,23,17,18,19,25]]

aa.to_excel('finally.xlsx')

aa.iloc[0]

4）处理数据，处理浮点位数/转成百分位数

# 将表中的浮点类型保留至小数点后四为

f = lambda x:'%.4f' % x

aa.ix[:,21:] = aa.ix[:,21:].applymap(f)

aa.ix[:,21:] = aa.ix[:,21:].astype('float64')

aa.iloc[0]

# 将原创率转成百分比形式

f1 = lambda x :'%.2f%%' %  (x*100)

aa[[u'原创率']]= aa[[u'原创率']].applymap(f1)

aa.to_excel('finally1.xlsx',index=False)

aa.iloc[0]

aa.sort_values(by=u'综合h指数', ascending=False, inplace=True)

# 按照综合h指数降序排序，添加一个排序位数

aa['rank'] =np.arange(34)+1

# 要想得到“综合h指数/排名'的列，需要将aa['rank']和aa[u'综合h指数']进行合并成一列，这就要求必须连接字符串类型

aa['rank'] = aa['rank'].astype('string_')

aa[u'综合h指数'] = aa[u'综合h指数'].astype('string_')

# 连接成一列

aa[u'综合h指数/排名'] = aa[u'综合h指数']+'/'+ aa['rank']

aa.iloc[0]

step4

1）存储最终数据

# 删除掉一列rank

del aa['rank']

# 将该数据类型换回来，换成浮点型

aa[u'综合h指数'] = aa[u'综合h指数'].astype('float64')

aa.to_excel('finally2.xlsx',index=False)

结语：

至此，本次分析操作过程已全部结束，希望这些操作可以新手有一定的参考帮助

应亲们的需求，该链接是本文的原数据表，https://github.com/clover95/DataAnalysisbyPython/tree/master/weibo

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