Python数据分析实战之分布分析

2021-04-22 18:28

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标签：memory tle 类型数据有效性 frame 格式目的用户文字

前言

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作者：严小样儿

分布分析法，一般是根据分析目的，将数据进行分组，研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种：等距或不等距分组。

分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛，常见的有用户性别分布，用户年龄分布，用户消费分布等等。

本文将进行如下知识点讲解：

1.数据类型的修改

2.新字段生成方法

3.数据有效性校验

4.性别与年龄分布

分布分析

1.导入相关库包

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import math

2.数据处理

>>> df = pd.read_csv(‘UserInfo.csv‘)
>>> df.info()
class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>
RangeIndex: 1000000 entries, 0 to 999999
Data columns (total 4 columns):
UserId        1000000 non-null int64
CardId        1000000 non-null int64
LoginTime     1000000 non-null object
DeviceType    1000000 non-null object
dtypes: int64(2), object(2)
memory usage: 30.5+ MB

由于接下来我们需要做年龄分布分析，但是从源数据info()方法可知，并无年龄字段，需要自己生成。

# 查看年龄区间，进行分区
>>> df[‘Age‘].max(),df[‘Age‘].min()
# (45, 18)

>>> bins = [0,18,25,30,35,40,100]
>>> labels = [‘18岁及以下‘,‘19岁到25岁‘,‘26岁到30岁‘,‘31岁到35岁‘,‘36岁到40岁‘,‘41岁及以上‘]

>>> df[‘年龄分层‘] = pd.cut(df[‘Age‘],bins, labels = labels)

3.计算年龄

由于数据来源于线下，并未进行数据有效性验证，在进行年龄计算前，先针对数据进行识别，验证。

# 提取出生日期：月和日
>>> df[[‘month‘,‘day‘]] = df[‘DateofBirth‘].str.split(‘-‘,expand=True).loc[:,1:2]

# 提取小月，查看是否有31号
>>> df_small_month = df[df[‘month‘].isin([‘02‘,‘04‘,‘06‘,‘09‘,‘11‘])]

# 无效数据，如图所示
>>> df_small_month[df_small_month[‘day‘]==‘31‘]

# 统统删除，均为无效数据
>>> df.drop(df_small_month[df_small_month[‘day‘]==‘31‘].index,inplace=True)

# 同理，校验2月
>>> df_2 = df[df[‘month‘]==‘02‘]

# 2月份的校验大家可以做的仔细点儿，先判断是否润年再进行删减
>>> df_2[df_2[‘day‘].isin([‘29‘,‘30‘,‘31‘])]

# 统统删除
>>> df.drop(df_2[df_2[‘day‘].isin([‘29‘,‘30‘,‘31‘])].index,inplace=True)

# 计算年龄
# 方法一
>>> df[‘Age‘] = df[‘DateofBirth‘].apply(lambda x : math.floor((pd.datetime.now() - pd.to_datetime(x)).days/365))

# 方法二
>>> df[‘DateofBirth‘].apply(lambda x : pd.datetime.now().year - pd.to_datetime(x).year)

4.年龄分布

# 查看年龄区间，进行分区
>>> df[‘Age‘].max(),df[‘Age‘].min()
# (45, 18)

>>> bins = [0,18,25,30,35,40,100]
>>> labels = [‘18岁及以下‘,‘19岁到25岁‘,‘26岁到30岁‘,‘31岁到35岁‘,‘36岁到40岁‘,‘41岁及以上‘]

>>> df[‘年龄分层‘] = pd.cut(df[‘Age‘],bins, labels = labels)

由于该数据记录的是用户登录信息，所以必定有重复数据。而Python如此强大，一个nunique()方法就可以进行去重统计了。

# 查看是否有重复值
>>> df.duplicated(‘UserId‘).sum()    #47681

# 数据总条目
>>> df.count()    #980954

分组后用count()方法虽然也能够计算分布情况，但是仅限于无重复数据的情况。而Python这么无敌，提供了nunique()方法可用于计算含重复值的情况

>> df.groupby(‘年龄分层‘)[‘UserId‘].count()
年龄分层
18岁及以下      25262
19岁到25岁    254502
26岁到30岁    181751
31岁到35岁    181417
36岁到40岁    181589
41岁及以上     156433
Name: UserId, dtype: int64

# 通过求和，可知重复数据也被计算进去
>>> df.groupby(‘年龄分层‘)[‘UserId‘].count().sum()
# 980954

>>> df.groupby(‘年龄分层‘)[‘UserId‘].nunique()
年龄分层
18岁及以下      24014
19岁到25岁    242199
26岁到30岁    172832
31岁到35岁    172608
36岁到40岁    172804
41岁及以上     148816
Name: UserId, dtype: int64


>>> df.groupby(‘年龄分层‘)[‘UserId‘].nunique().sum()
# 933273  = 980954（总）-47681（重复）

# 计算年龄分布
>>> result = df.groupby(‘年龄分层‘)[‘UserId‘].nunique()/df.groupby(‘年龄分层‘)[‘UserId‘].nunique().sum()
>>> result

# 结果
年龄分层
18岁及以下     0.025731
19岁到25岁    0.259516
26岁到30岁    0.185189
31岁到35岁    0.184949
36岁到40岁    0.185159
41岁及以上     0.159456
Name: UserId, dtype: float64


# 格式化一下
>>> result = round(result,4)*100
>>> result.map("{:.2f}%".format)

年龄分层
18岁及以下      2.57%
19岁到25岁    25.95%
26岁到30岁    18.52%
31岁到35岁    18.49%
36岁到40岁    18.52%
41岁及以上     15.95%
Name: UserId, dtype: object