用Python做数据分析必知的语法和函数整理！零基础必学！

2019年5月18日 173次阅读来源: 不谈风月_0eb8

大家好，我是大鹏，城市数据团联合发起人，致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。

和很多同学接触过程中，我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周，以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818185961 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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Python学习交流群：1004391443，这里有资源共享，技术解答，还有小编从最基础的Python资料到项目实战的学习资料都有整理，希望能帮助你更了解python，学习python。

于是，我总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路，提高学习效率。总共分为三大部分：做Python数据分析必知的语法，如何实现爬虫，怎么做数据分析。

1. 必须知道的两组Python基础术语

A.变量和赋值

Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出 a = 4 时，Python解释器干了两件事情：

在内存中创建了一个值为4的整型数据
在内存中创建了一个名为 a 的变量，并把它指向4

用一张示意图表示 Python变量和赋值的重点 ：

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818185970″ data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:

以下为运行结果

a+b结果为 6
c+d结果为 42
请阅读代码块里的代码和注释，你会发现Python是及其易读易懂的。
</pre>

B.数据类型

在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的：

列表list（Python内置）
字典dic（Python内置）
DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import pandas才能调用）

它们分别是这么写的：

列表（list）：

list是一种有序的集合，里面的元素可以是之前提到的任何一种数据格式和数据类型（整型、浮点、列表……），并可以随时指定顺序添加其中的元素，其形式是：

结果1

[1, 2.223, -3, ‘刘强东’, ‘章泽天’, ‘周杰伦’, ‘昆凌’, [‘微博’, ‘B站’, ‘抖音’], ‘瘦’]

也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为5的位置,插入“胖”这个元素：

liebiao.insert(5, ‘胖’)
print(liebiao)

结果2

[1, 2.223, -3, ‘刘强东’, ‘章泽天’, ‘胖’, ‘周杰伦’, ‘昆凌’, [‘微博’, ‘B站’, ‘抖音’], ‘瘦’]
</pre>

字典（dict）：

字典使用 键-值（key-value） 存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写：

’40’
</pre>

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，”章泽天”并非是在”刘强东”的后面。

DataFrame：

DataFrame可以简单理解为 Excel里的表格格式 。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的：

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818185982 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。

以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。

2. 从Python爬虫学循环函数

掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的 循环函数for 的用法：

A.for函数

for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途：

刘强东
章泽天
周杰伦
昆凌
</pre>

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用 for value in d.values() ，如果要同时#迭代key和value，可以用 for k, v in d.items()

可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。 for 函数的作用就是用于遍历数据 。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。

B.爬虫和循环

for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为 爬虫经常需要遍历每一个网页 ，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818185992 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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<input class=”pgc-img-caption-ipt” placeholder=”图片描述(最多50字)” value=”” style=”box-sizing: border-box; outline: 0px; color: rgb(102, 102, 102); position: absolute; left: 187.5px; transform: translateX(-50%); padding: 6px 7px; max-width: 100%; width: 375px; text-align: center; cursor: text; font-size: 12px; line-height: 1.5; background-color: rgb(255, 255, 255); background-image: none; border: 0px solid rgb(217, 217, 217); border-radius: 4px; transition: all 0.2s cubic-bezier(0.645, 0.045, 0.355, 1) 0s;”></tt-image> <tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818185995 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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该网站的周票房json数据地址可以通过抓包工具找到，网址为http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=20190114

仔细观察，该网站不同日期的票房数据网址（url）只有后面的日期在变化，访问不同的网址（url）就可以看到不同日期下的票房数据：

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818185998 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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我们要做的是， 遍历每一个日期下的网址，用Python代码把数据爬下来 。此时for函数就派上用场了，使用它我们可以快速生成多个符合条件的网址：

<pre spellcheck=”false” style=”box-sizing: border-box; margin: 5px 0px; padding: 5px 10px; border: 0px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-variant-numeric: inherit; font-variant-east-asian: inherit; font-weight: 400; font-stretch: inherit; font-size: 16px; line-height: inherit; font-family: inherit; vertical-align: baseline; cursor: text; counter-reset: list-1 0 list-2 0 list-3 0 list-4 0 list-5 0 list-6 0 list-7 0 list-8 0 list-9 0; background-color: rgb(240, 240, 240); border-radius: 3px; white-space: pre-wrap; color: rgb(34, 34, 34); letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;”>import pandas as pd
url_df = pd.DataFrame({‘urls’:[‘http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=’ for i in range(5)],’date’ :pd.date_range(20190114,freq = ‘W-MON’,periods = 5)})
”’
将网址相同的部分生成5次，并利用pandas的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。
其中用到了第一部分提供的多个数据类型：
range(5)属于列表，
‘urls’：[]属于字典，
pd.dataframe属于dataframe
”’
url_df[‘urls’] = url_df[‘urls’] + url_df[‘date’].astype(‘str’)
</pre>

滑动滑块可以看到完整代码和中间的注释。

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186005 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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为了方便理解，我给大家画了一个for函数的遍历过程示意图：

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186008 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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此处省略掉后续爬取过程，相关爬虫代码见文末。我们使用爬虫爬取了 5800+条数据，包含20个字段 ，时间囊括了从2008年1月开始至2019年2月十一年期间的单周票房、累计票房、观影人次、场均人次、场均票价、场次环比变化等信息。

3. Python怎么实现数据分析？

除了爬虫，分析数据也是Python的重要用途之一， Excel能做的事，Python究竟怎么实现呢；Excel不能做的事，Python又是否能实现呢？利用电影票房数据，我们分别举一个例子说明：

A.Python分析

在做好数据采集和导入后，选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下，这个步骤变得很简单。

比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理：

计算周票房第一随时间变化的结果，导入数据，并选择平均上座人数在20以上的电影为有效数据

dataTop1_week = data[data[‘排名’]==1][[‘电影名’,’周票房’]]

取出周票房排名为第一名的所有数据，并保留“电影名”和“周票房”两列数据

dataTop1_week = dataTop1_week.groupby(‘电影名’).max()[‘周票房’].reset_index()

用“电影名”来分组数据，相同电影连续霸榜的选择最大的周票房保留，其他数据删除

dataTop1_week = dataTop1_week.sort_values(by=’周票房’,ascending=False)

将数据按照“周票房”进行降序排序

dataTop1_week.index = dataTop1_week[‘电影名’]
del dataTop1_week[‘电影名’]

整理index列，使之变为电影名，并删掉原来的电影名列

dataTop1_week

查看数据

</pre>

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186019″ data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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9行代码，我们完成了Excel里的透视表、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python中的可视化包matplotlib，快速出图：

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186021 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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<input class=”pgc-img-caption-ipt” placeholder=”图片描述(最多50字)” value=”” style=”box-sizing: border-box; outline: 0px; color: rgb(102, 102, 102); position: absolute; left: 187.5px; transform: translateX(-50%); padding: 6px 7px; max-width: 100%; width: 375px; text-align: center; cursor: text; font-size: 12px; line-height: 1.5; background-color: rgb(255, 255, 255); background-image: none; border: 0px solid rgb(217, 217, 217); border-radius: 4px; transition: all 0.2s cubic-bezier(0.645, 0.045, 0.355, 1) 0s;”></tt-image> <tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186023 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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B.函数化分析

以上是一个简单的统计分析过程。接下来就讲讲Excel基础功能不能做的事——自定义函数提效。观察数据可以发现，数据中记录了周票房和总票房的排名，那么刚刚计算了周票房排名的代码，还能不能复用做一张总票房分析呢？

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186026 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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当然可以，只要使用 def函数和刚刚写好的代码 建立自定义函数，并说明函数规则即可：

<pre spellcheck=”false” style=”box-sizing: border-box; margin: 5px 0px; padding: 5px 10px; border: 0px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-variant-numeric: inherit; font-variant-east-asian: inherit; font-weight: 400; font-stretch: inherit; font-size: 16px; line-height: inherit; font-family: inherit; vertical-align: baseline; cursor: text; counter-reset: list-1 0 list-2 0 list-3 0 list-4 0 list-5 0 list-6 0 list-7 0 list-8 0 list-9 0; background-color: rgb(240, 240, 240); border-radius: 3px; white-space: pre-wrap; color: rgb(34, 34, 34); letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;”>def pypic(pf):
#定义一个pypic函数，变量是pf
dataTop1_sum = data[[‘电影名’,pf]]
#取出源数据中，列名为“电影名”和pf两列数据
dataTop1_sum = dataTop1_sum.groupby(‘电影名’).max()[pf].reset_index()
#用“电影名”来分组数据，相同电影连续霸榜的选择最大的pf票房保留，其他数据删除
dataTop1_sum = dataTop1_sum.sort_values(by=pf,ascending=False)
#将数据按照pf进行降序排序
dataTop1_sum.index = dataTop1_sum[‘电影名’]
del dataTop1_sum[‘电影名’]
#整理index列，使之变为电影名，并删掉原来的电影名列
dataTop1_sum[:20].iloc[::-1].plot.barh(figsize = (6,10),color = ‘orange’)
name=pf+’top20分析’
plt.title(name)
#根据函数变量名出图
</pre>

定义函数后，批量出图so easy：

<tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186034 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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<input class=”pgc-img-caption-ipt” placeholder=”图片描述(最多50字)” value=”” style=”box-sizing: border-box; outline: 0px; color: rgb(102, 102, 102); position: absolute; left: 187.5px; transform: translateX(-50%); padding: 6px 7px; max-width: 100%; width: 375px; text-align: center; cursor: text; font-size: 12px; line-height: 1.5; background-color: rgb(255, 255, 255); background-image: none; border: 0px solid rgb(217, 217, 217); border-radius: 4px; transition: all 0.2s cubic-bezier(0.645, 0.045, 0.355, 1) 0s;”></tt-image> <tt-image data-tteditor-tag=”tteditorTag” contenteditable=”false” class=”syl1557818186037 ql-align-center” data-render-status=”finished” data-syl-blot=”image” style=”box-sizing: border-box; cursor: text; text-align: left; color: rgb(34, 34, 34); font-family: “PingFang SC”, “Hiragino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “WenQuanYi Micro Hei”, “Helvetica Neue”, Arial, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: pre-wrap; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: block;”>
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学会函数的构建，一个数据分析师才算真正能够告别Excel的鼠标点击模式，迈入高效分析的领域。

4. 光看不练是永远不能入门的

如果只有一小时学习，以上就是大家一定要掌握的Python知识点。光看不练永远都会是门外汉，如果你有兴趣学习Python数据分析，却在过程中感到困惑，欢迎来参加我在网易云课堂的免费直播，每晚一个主题，有学有练，让你快速入门Python数据分析：

    原文作者：不谈风月_0eb8
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