零基础小白保姆级Pandas数据分析从入门到实战（4）

数据分析基础

4.1 数据排序

数据排序是分析过程中的一个基础步骤，它可以帮助我们快速识别数据的顺序模式或异常值。Pandas提供了灵活的排序功能，允许按照一个或多个列的值进行排序。

import pandas as pd

# 假设df是一个已经加载的DataFrame

# 按照单列升序排序
sorted_df_asc = df.sort_values(by='column_name')

# 按照单列降序排序
sorted_df_desc = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

# 按照多列进行排序，首先按column1升序，然后在column1相同的情况下按column2降序
sorted_df_multi = df.sort_values(by=['column1', 'column2'], ascending=[True, False])

这种排序方式非常适用于对数据进行初步的探索，比如找出销售额最高的产品或者评分最低的电影等。

4.2 数据分组与聚合

分组与聚合是数据分析中非常强大的工具，它们允许我们将数据分成不同的组，并对每组数据应用统计函数进行汇总分析。这对于理解数据的分布、趋势以及异常值非常有帮助。

# 按单列分组并计算每组的平均值
grouped_avg = df.groupby('grouping_column').mean()

# 按多列分组并计算每组的总和
grouped_sum = df.groupby(['column1', 'column2']).sum()

# 分组后对特定列应用多个聚合函数
grouped_multiple = df.groupby('grouping_column')['target_column'].agg(['mean', 'sum', 'max'])

通过这些操作，我们可以轻松地对数据集进行分片，进而分析各个片段的特性，例如按地区划分的销售总额、按产品类别的平均售价等。

4.3 数据透视表的创建

数据透视表是一种将数据按照一个或多个键进行聚合的表格形式，它能够提供数据多维度的汇总视图。在Pandas中，可以使用pivot_table方法非常方便地创建数据透视表。

# 创建基于单个聚合函数的数据透视表，计算不同行类别下各列类别的平均值
pivot_avg = pd.pivot_table(df, values='value_column', index='row_category', columns='column_category', aggfunc='mean')

# 创建包含多个聚合函数的数据透视表
pivot_multi = pd.pivot_table(df, values='value_column', index='row_category', columns='column_category', aggfunc=['mean', 'sum'])

数据透视表是理解复杂数据集结构的强大工具。例如，它可以用来分析不同地区不同产品类别的销售情况，或者比较不同时间段内的销售趋势等。

4.4 基本的统计分析

Pandas库内置了许多统计方法，可以帮助我们对数据集进行基本的统计分析，包括计算均值、中位数、标准差、相关系数等。

# 计算单列的平均值
average = df['numeric_column'].mean()

# 计算中位数
median = df['numeric_column'].median()

# 计算标准差
std_deviation = df['numeric_column'].std()

# 计算相关系数矩阵
correlation = df.corr()