本文详细介绍了使用 Python 进行数据分析的完整流程，涵盖数据生成、导入、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计分析及输出。通过与 Excel 功能对比，展示了 Pandas 库在处理大规模数据时的优势。内容包含数据表创建、空值处理、格式转换、合并排序、条件筛选、分组聚合、描述统计及结果导出等核心操作，并提供具体代码示例，帮助读者掌握从数据准备到最终输出的关键技能。
常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不知道如何进一步做数据分析的，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果和你很像，那下面这篇系统长文会很适合你。
Excel 是数据分析中最常用的工具，本文通过 Python 与 Excel 的功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 Excel 中的数据处理及分析工作。从 Pandas 官网文档中总结出最常用的函数，通过这些函数介绍如何通过 Python 完成数据生成和导入、数据清洗、预处理、数据分类、数据筛选、分类汇总、透视等最常见的操作。
第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。
Python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 Python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，我们也同时导入 numpy 库。
import numpy as np
import pandas as pd
下面分别是从 Excel 和 CSV 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 Pandas 的官方文档。
df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv', header=1))
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，Excel 中直接在单元格中输入数据就可以，Python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 Pandas 库中的 DataFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。
df = pd.DataFrame({
"id": [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006],
"date": pd.date_range('20130102', periods=6),
"city": ['Beijing ', 'SH', 'guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
"age": [23, 44, 54, 32, 34, 32],
"category": ['100-A', '100-B', '110-A', '110-C', '210-A', '130-F'],
"price": [1200, np.nan, 2133, 5433, np.nan, 4432]
}, columns=['id', 'date', 'city', 'category', 'age', 'price'])
这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据。
第二部分是对数据表进行检查，Python 中处理的数据量通常会比较大，比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。
Excel 中可以通过 CTRL+向下的光标键，和 CTRL+向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果 (6,6) 表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。
# 查看数据表的维度
df.shape
# (6, 6)
使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息。
# 数据表信息
df.info()
Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。
Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看。
# 查看数据表各列格式
df.dtypes
# 查看单列格式
df['id'].dtype
Excel 中查看空值的方法是使用'定位条件'功能对数据表中的空值进行定位。'定位条件'在'开始'目录下的'查找和选择'目录中。
Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。
# 检查数据空值
df.isnull()
# 检查特定列空值
df['price'].isnull()
Excel 中查看唯一值的方法是使用'条件格式'对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。
Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。
# 查看 city 列中的唯一值
df['city'].unique()
Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回，不包含表头信息。
# 查看数据表的值
df.values
Columns 函数用来单独查看数据表中的列名称。
# 查看列名称
df.columns
Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head() 显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。
# 查看前 3 行数据
df.head(3)
Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail() 显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。
# 查看最后 3 行
df.tail(3)
第三部分是对数据表中的问题进行清洗。主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。
我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。对于空值的处理方式有很多种，可以直接删除包含空值的数据，也可以对空值进行填充，比如用 0 填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。
Excel 中可以通过'查找和替换'功能对空值进行处理，将空值统一替换为 0 或均值。也可以通过'定位'空值来实现。
Python 中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna 函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用 fillna 函数对空值进行填充。下面的代码和结果中可以看到使用 dropna 函数后，包含 NA 值的两个字段已经不见了。返回的是一个不包含空值的数据表。
# 删除数据表中含有空值的行
df.dropna(how='any')
除此之外也可以使用数字对空值进行填充，下面的代码使用 fillna 函数对空值字段填充数字 0。
# 使用数字 0 填充数据表中空值
df.fillna(value=0)
我们选择填充的方式来处理空值，使用 price 列的均值来填充 NA 字段，同样使用 fillna 函数，在要填充的数值中使用 mean 函数先计算 price 列当前的均值，然后使用这个均值对 NA 进行填充。可以看到两个空值字段显示为 3299.5。
# 使用 price 均值对 NA 进行填充
df['price'].fillna(df['price'].mean())
除了空值，字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题，下面是清除字符中空格的代码。
# 清除 city 字段中的字符空格
df['city'] = df['city'].map(str.strip)
在英文字段中，字母的大小写不统一也是一个常见的问题。Excel 中有 UPPER，LOWER 等函数，Python 中也有同名函数用来解决大小写的问题。在数据表的 city 列中就存在这样的问题。我们将 city 列的所有字母转换为小写。下面是具体的代码和结果。
# city 列大小写转换
df['city'] = df['city'].str.lower()
Excel 中通过'设置单元格格式'功能可以修改数据格式。Python 中通过 astype 函数用来修改数据格式。
Python 中 dtype 是查看数据格式的函数，与之对应的是 astype 函数，用来更改数据格式。下面的代码中将 price 字段的值修改为 int 格式。
# 更改数据格式
df['price'].astype('int')
Rename 是更改列名称的函数，我们将来数据表中的 category 列更改为 category-size。下面是具体的代码和更改后的结果。
# 更改列名称
df.rename(columns={'category': 'category-size'})
很多数据表中还包含重复值的问题，Excel 的数据目录下有'删除重复项'的功能，可以用来删除数据表中的重复值。默认 Excel 会保留最先出现的数据，删除后面重复出现的数据。
Python 中使用 drop_duplicates 函数删除重复值。我们以数据表中的 city 列为例，city 字段中存在重复值。默认情况下 drop_duplicates() 将删除后出现的重复值 (与 Excel 逻辑一致)。增加 keep='last' 参数后将删除最先出现的重复值，保留最后的值。下面是具体的代码和比较结果。
原始的 city 列中 beijing 存在重复，分别在第一位和最后一位。
df['city']
使用默认的 drop_duplicates() 函数删除重复值，从结果中可以看到第一位的 beijing 被保留，最后出现的 beijing 被删除。
# 删除后出现的重复值
df['city'].drop_duplicates()
设置 keep='last' 参数后，与之前删除重复值的结果相反，第一位出现的 beijing 被删除，保留了最后一位出现的 beijing。
# 删除先出现的重复值
df['city'].drop_duplicates(keep='last')
数据清洗中最后一个问题是数值修改或替换，Excel 中使用'查找和替换'功能就可以实现数值的替换。
Python 中使用 replace 函数实现数据替换。数据表中 city 字段上海存在两种写法，分别为 shanghai 和 SH。我们使用 replace 函数对 SH 进行替换。
# 数据替换
df['city'].replace('sh', 'shanghai')
第四部分是数据的预处理，对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作。主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。
首先是对不同的数据表进行合并，我们这里创建一个新的数据表 df1，并将 df 和 df1 两个数据表进行合并。在 Excel 中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过 VLOOKUP 函数分步实现。在 Python 中可以通过 merge 函数一次性实现。下面建立 df1 数据表，用于和 df 数据表进行合并。
# 创建 df1 数据表
df1 = pd.DataFrame({
"id": [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008],
"gender": ['male', 'female', 'male', 'female', 'male', 'female', 'male', 'female'],
"pay": ['Y', 'N', 'Y', 'Y', 'N', 'Y', 'N', 'Y'],
"m-point": [10, 12, 20, 40, 40, 40, 30, 20]
})
使用 merge 函数对两个数据表进行合并，合并的方式为 inner，将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。
# 数据表匹配合并，inner 模式
df_inner = pd.merge(df, df1, how='inner')
除了 inner 方式以外，合并的方式还有 left，right 和 outer 方式。这几种方式的差别在我其他的文章中有详细的说明和对比。
# 其他数据表匹配模式
df_left = pd.merge(df, df1, how='left')
df_right = pd.merge(df, df1, how='right')
df_outer = pd.merge(df, df1, how='outer')
完成数据表的合并后，我们对 df_inner 数据表设置索引列，索引列的功能很多，可以进行数据提取，汇总，也可以进行数据筛选等。设置索引的函数为 set_index。
# 设置索引列
df_inner.set_index('id')
Excel 中可以通过数据目录下的排序按钮直接对数据表进行排序，比较简单。Python 中需要使用 sort_values 函数和 sort_index 函数完成排序。
在 Python 中，既可以按索引对数据表进行排序，也可以看制定列的数值进行排序。首先我们按 age 列中用户的年龄对数据表进行排序。使用的函数为 sort_values。
# 按特定列的值排序
df_inner.sort_values(by=['age'])
Sort_index 函数用来将数据表按索引列的值进行排序。
# 按索引列排序
df_inner.sort_index()
Excel 中可以通过 VLOOKUP 函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用'数据透视表'来完成分组。相应的 Python 中使用 where 函数完成数据分组。
Where 函数用来对数据进行判断和分组，下面的代码中我们对 price 列的值进行判断，将符合条件的分为一组，不符合条件的分为另一组，并使用 group 字段进行标记。
# 如果 price 列的值>3000，group 列显示 high，否则显示 low
df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000, 'high', 'low')
除了 where 函数以外，还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组，下面的代码中对 city 列等于 beijing 并且 price 列大于等于 4000 的数据标记为 1。
# 对复合多个条件的数据进行分组标记
df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign'] = 1
与数据分组相反的是对数值进行分列，Excel 中的数据目录下提供'分列'功能。在 Python 中使用 split 函数实现分列。
在数据表中 category 列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别 id，后面的字母为 size 值。中间以连字符进行连接。我们使用 split 函数对这个字段进行拆分，并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。
# 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为 df_inner 的索引列，列名称为 category 和 size
pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']), index=df_inner.index, columns=['category', 'size'])
# 将完成分列后的数据表与原 df_inner 数据表进行匹配
df_inner = pd.merge(df_inner, split_df, right_index=True, left_index=True)
第五部分是数据提取，也是数据分析中最常见的一个工作。这部分主要使用三个函数，loc，iloc 和 ix，loc 函数按标签值进行提取，iloc 按位置进行提取，ix 可以同时按标签和位置进行提取。下面介绍每一种函数的使用方法。
Loc 函数按数据表的索引标签进行提取，下面的代码中提取了索引列为 3 的单条数据。
# 按索引提取单行的数值
df_inner.loc[3]
使用冒号可以限定提取数据的范围，冒号前面为开始的标签值，后面为结束的标签值。下面提取了 0 到 5 的数据行。
# 按索引提取区域行数值
df_inner.loc[0:5]
Reset_index 函数用于恢复索引，这里我们重新将 date 字段的日期设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取。
# 重设索引
df_inner.reset_index()
# 设置日期为索引
df_inner = df_inner.set_index('date')
使用冒号限定提取数据的范围，冒号前面为空表示从 0 开始。提取所有 2013 年 1 月 4 日以前的数据。
# 提取 4 日之前的所有数据
df_inner[:'2013-01-04']
使用 iloc 函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从 0 开始。
# 使用 iloc 按位置区域提取数据
df_inner.iloc[:3, :2]
iloc 函数除了可以按区域提取数据，还可以按位置逐条提取，前面方括号中的 0,2,5 表示数据所在行的位置，后面方括号中的数表示所在列的位置。
# 使用 iloc 按位置单独提取数据
df_inner.iloc[[0, 2, 5], [4, 5]]
ix 是 loc 和 iloc 的混合，既能按索引标签提取，也能按位置进行数据提取。下面代码中行的位置按索引日期设置，列按位置设置。
# 使用 ix 按索引标签和位置混合提取数据
df_inner.ix[:'2013-01-03', :4]
除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据。下面使用 loc 和 isin 两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
使用 isin 函数对 city 中的值是否为 beijing 进行判断。
# 判断 city 列的值是否为 beijing
df_inner['city'].isin(['beijing'])
将 isin 函数嵌套到 loc 的数据提取函数中，将判断结果为 Ture 数据提取出来。这里我们把判断条件改为 city 值是否为 beijing 和 shanghai。如果是就把这条数据提取出来。
# 先判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。
df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing', 'shanghai'])]
数值提取还可以完成类似数据分列的工作，从合并的数值中提取出制定的数值。
category = df_inner['category']
# 提取前三个字符，并生成数据表
pd.DataFrame(category.str[:3])
第六部分为数据筛选，使用与，或，非三个条件配合大于，小于和等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。与 Excel 中的筛选功能和 countifs 和 sumifs 功能相似。
Excel 数据目录下提供了'筛选'功能，用于对数据表按不同的条件进行筛选。Python 中使用 loc 函数配合筛选条件来完成筛选功能。配合 sum 和 count 函数还能实现 Excel 中 sumif 和 countif 函数的功能。
使用'与'条件进行筛选，条件是年龄大于 25 岁，并且城市为 beijing。筛选后只有一条数据符合要求。
# 使用'与'条件进行筛选
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id', 'city', 'age', 'category', 'gender']]
使用'或'条件进行筛选，年龄大于 25 岁或城市为 beijing。筛选后有 6 条数据符合要求。
# 使用'或'条件筛选
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id', 'city', 'age', 'category', 'gender']].sort_values(['age'])
在前面的代码后增加 price 字段以及 sum 函数，按筛选后的结果将 price 字段值进行求和，相当于 Excel 中 sumifs 的功能。
# 对筛选后的数据按 price 字段进行求和
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id', 'city', 'age', 'category', 'gender', 'price']].sort_values(['age']).price.sum()
使用'非'条件进行筛选，城市不等于 beijing。符合条件的数据有 4 条。将筛选结果按 id 列进行排序。
# 使用'非'条件进行筛选
df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id', 'city', 'age', 'category', 'gender']].sort_values(['id'])
在前面的代码后面增加 city 列，并使用 count 函数进行计数。相当于 Excel 中的 countifs 函数的功能。
# 对筛选后的数据按 city 列进行计数
df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id', 'city', 'age', 'category', 'gender']].sort_values(['id']).city.count()
还有一种筛选的方式是用 query 函数。下面是具体的代码和筛选结果。
# 使用 query 函数进行筛选
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')
在前面的代码后增加 price 字段和 sum 函数。对筛选后的 price 字段进行求和，相当于 Excel 中的 sumifs 函数的功能。
# 对筛选后的结果按 price 进行求和
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()
第七部分是对数据进行分类汇总，Excel 中使用分类汇总和数据透视可以按特定维度对数据进行汇总，Python 中使用的主要函数是 groupby 和 pivot_table。下面分别介绍这两个函数的使用方法。
Excel 的数据目录下提供了'分类汇总'功能，可以按指定的字段和汇总方式对数据表进行汇总。Python 中通过 Groupby 函数完成相应的操作，并可以支持多级分类汇总。
Groupby 是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。同时要制定分组后的汇总方式，常见的是计数和求和两种。
# 对所有列进行计数汇总
df_inner.groupby('city').count()
可以在 groupby 中设置列名称来对特定的列进行汇总。下面的代码中按城市对 id 字段进行汇总计数。
# 对特定的 ID 列进行计数汇总
df_inner.groupby('city')['id'].count()
在前面的基础上增加第二个列名称，分布对 city 和 size 两个字段进行计数汇总。
# 对两个字段进行汇总计数
df_inner.groupby(['city', 'size'])['id'].count()
除了计数和求和外，还可以对汇总后的数据同时按多个维度进行计算，下面的代码中按城市对 price 字段进行汇总，并分别计算 price 的数量，总金额和平均金额。
# 对 city 字段进行汇总并计算 price 的合计和均值。
df_inner.groupby('city')['price'].agg([len, np.sum, np.mean])
Excel 中的插入目录下提供'数据透视表'功能对数据表按特定维度进行汇总。Python 中也提供了数据透视表功能。通过 pivot_table 函数实现同样的效果。
数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式，并且功能上比 groupby 要强大一些。下面的代码中设定 city 为行字段，size 为列字段，price 为值字段。分别计算 price 的数量和金额并且按行与列进行汇总。
# 数据透视表
pd.pivot_table(df_inner, index=["city"], values=["price"], columns=["size"], aggfunc=[len, np.sum], fill_value=0, margins=True)
第九部分为数据统计，这里主要介绍数据采样，标准差，协方差和相关系数的使用方法。
Excel 的数据分析功能中提供了数据抽样的功能。Python 通过 sample 函数完成数据采样。
Sample 是进行数据采样的函数，设置 n 的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。
# 简单的数据采样
df_inner.sample(n=3)
Weights 参数是采样的权重，通过设置不同的权重可以更改采样的结果，权重高的数据将更有希望被选中。这里手动设置 6 条数据的权重值。将前面 4 个设置为 0，后面两个分别设置为 0.5。
# 手动设置采样权重
weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]
df_inner.sample(n=2, weights=weights)
Sample 函数中还有一个参数 replace，用来设置采样后是否放回。
# 采样后不放回
df_inner.sample(n=6, replace=False)
# 采样后放回
df_inner.sample(n=6, replace=True)
Excel 中的数据分析中提供了描述统计的功能。Python 中可以通过 Describe 对数据进行描述统计。
Describe 函数是进行描述统计的函数，自动生成数据的数量，均值，标准差等数据。下面的代码中对数据表进行描述统计，并使用 round 函数设置结果显示的小数位。并对结果数据进行转置。
# 数据表描述性统计
df_inner.describe().round(2).T
标准差 Python 中的 Std 函数用来接算特定数据列的标准差。
# 标准差
df_inner['price'].std()
协方差 Excel 中的数据分析功能中提供协方差的计算，Python 中通过 cov 函数计算两个字段或数据表中各字段间的协方差。
Cov 函数用来计算两个字段间的协方差，可以只对特定字段进行计算，也可以对整个数据表中各个列之间进行计算。
# 两个字段间的协方差
df_inner['price'].cov(df_inner['m-point'])
相关分析 Excel 的数据分析功能中提供了相关系数的计算功能，Python 中则通过 corr 函数完成相关分析的操作，并返回相关系数。
Corr 函数用来计算数据间的相关系数，可以单独对特定数据进行计算，也可以对整个数据表中各个列进行计算。相关系数在 -1 到 1 之间，接近 1 为正相关，接近 -1 为负相关，0 为不相关。
# 相关性分析
df_inner['price'].corr(df_inner['m-point'])
df_inner.corr()
第九部分是数据输出，处理和分析完的数据可以输出为 xlsx 格式和 csv 格式。
写入 Excel
# 输出到 excel 格式
df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='output_data')
写入 CSV
# 输出到 CSV 格式
df_inner.to_csv('excel_to_python.csv')
在数据处理的过程中，大部分基础工作是重复和机械的，对于这部分基础工作，我们可以使用自定义函数进行自动化。以下简单介绍对数据表信息获取自动化处理。
# 创建数据表
df = pd.DataFrame({
"id": [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006],
"date": pd.date_range('20130102', periods=6),
"city": ['Beijing ', 'SH', 'guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
"age": [23, 44, 54, 32, 34, 32],
"category": ['100-A', '100-B', '110-A', '110-C', '210-A', '130-F'],
"price": [1200, np.nan, 2133, 5433, np.nan, 4432]
}, columns=['id', 'date', 'city', 'category', 'age', 'price'])
# 创建自定义函数
def table_info(x):
shape = x.shape
types = x.dtypes
colums = x.columns
print("数据维度 (行，列):\n", shape)
print("数据格式:\n", types)
print("列名称:\n", colums)
# 调用自定义函数获取 df 数据表信息并输出结果
table_info(df)
以上就是用 Python 做数据分析的基本流程。
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