11招，高手都在用的数据分析招式

菜鸟学Python的第160篇原创文章

阅读本文大概需要3分钟

我们依然用比较有名的泰坦尼克数据集来做示例，通过对这个数据集的处理，来快速上手数据分析的常见招式和基本手法，让初学者可以快速上手数据分析！

要点：

• 数据的字符处理

• 数据的过滤

• 数据的分组

• 数据的透视表

第九招：神奇的groupby函数

我们喜欢对数据按照某种类别分组统计：

1).从性别的维度来对是否获救的人数进行统计

df.groupby('性别')['是否获救'].count()

性别

女    314

男    577

Name: 是否获救, dtype: int64

2).从船舱的等级来看是非获救

df.groupby('船舱等级')['是否获救'].count()

船舱等级

1    216

2    184

3    491

Name: 是否获救, dtype: int64

第十招：对数据进行轴切片分析

比如我们希望对是非获救和船舱等级这个两个轴进行深入切片分析，这样的伎俩在R语言里面也经常用到，这里pandas给我们提供了非常方便的agg函数

df.groupby(['是否获救','船舱等级'])['年龄'].agg(['size','max','min','mean'])

这样就很容易发现，获救里面的头等舱的人比较多，平均年龄相对未获救的要年轻不少.

第十一招：数据透视表

透视表在很多数据分析里面都有，比如常见的excel里面，pandas也提供了类似的功能.

根据一个或者多个键对数据进行聚合,我们用透视表也能做出类似上面的功能,比groupby还要强大.

df.pivot_table(columns=['性别'],

index=['是否获救','船舱等级'],

values='年龄',

aggfunc={'年龄':[np.mean,min,max]})

看完上面的11招，加上前面的(18招，小白必看的数据分析招式|精选上篇)，学会这些招数基本上可以算是入门数据分析了。

当然如果需要对数据分析进行系统的学习，还需要掌握很多其他的知识，这里推荐一个不错的学院“天善学院”，里面有很多大牛在讲课，比如爬虫大神崔庆才老师，比如数据分析大牛陈老师，现在数据分析课程有限时特惠价格，有兴趣的同学可以看看。

近期热门：

超酷，用Python还能写超级玛丽游戏

30岁后还能不能学Python,这里有一碗鸡汤

程序员如何用Python科学炒股

零基础学了8个月的Python，到底有啥感悟

本篇文章来源于: 菜鸟学Python