数据分析2

五、文件

CSV

Comma-Separated Value，逗号分割值。CSV文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。

CSV记录间以某种换行符分隔，每条记录由字段组成，字段间以其他字符或字符串分割，最常用逗号或制表符。

CSV文件第一行为表头，数据之间用逗号分割。

读取

import csv
import sys
input_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/supplier_data.csv'
output_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/supplier_data2.csv'
with open(input_file, 'r', newline='') as filereader:with open(output_file, 'w', newline='') as filewriter:header = filereader.readline()header = header.strip()header_list = header.split(',')print(header_list)filewriter.write(','.join(map(str, header_list))+'\n')for row in filereader:row = row.strip()row_list = row.split(',')print(row_list)filewriter.write(','.join(map(str, row_list))+'\n')

筛选特定行

import csv
import sys
input_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/supplier_data.csv'
output_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/supplier_data2.csv'
with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file:with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file:filereader = csv.reader(csv_in_file)filewriter = csv.writer(csv_out_file)header = next(filereader)filewriter.writerow(header)for row_list in filereader:year = int(str(row_list[0]).strip())cost = int(str(row_list[-1]).strip('$').replace(',',''))if year > 2020 and cost < 5000:filewriter.writerow(row_list)

筛选特定行

import csv
import sys
import re
input_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/supplier_data.csv'
output_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/supplier_data3.csv'
pattern = re.compile(r'(a2.*)')
with open(input_file, 'r', newline='', encoding='utf-8') as csv_in_file:with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csv_out_file:filereader = csv.reader(csv_in_file)filewriter = csv.writer(csv_out_file)header = next(filereader)filewriter.writerow(header)for row_list in filereader:invoice_number = row_list[2]if pattern.search(invoice_number):filewriter.writerow(row_list)

统计文件数与文件中行列数

import csv
import glob
import os
import string
import sys
pa = 'D:/pythoncode/aiSelf'
file_counter = 0
for input_file in glob.glob(os.path.join(pa,'p11*')):row_counter = 1with open(input_file,'r',newline='',encoding='utf-8') as csvfile:filereader = csv.reader(csvfile)header = next(filereader)for row in filereader:row_counter += 1print('{0:s}:\t{1:d} rows \t {2:d} columns'.format(\os.path.basename(input_file),row_counter,len(header)))file_counter += 1
print('文件数量：{0:d}'.format(file_counter))

CSV文件数据统计

import csv
import glob
import os
import string
import sys
input_path = 'D:/pythoncode/aiSelf'
output_path = 'D:/pythoncode/aiSelf/output.txt'
output_header_list = ['file_name','total_sales','average_sales']
csv_out_file = open(output_path, 'a', newline='')
filewriter = csv.writer(csv_out_file)
filewriter.writerow(output_header_list)
for input_file in glob.glob(os.path.join(input_path, 'instruments*.csv')):with open(input_file, 'r', newline='', encoding='utf-8') as csv_in_file:filereader = csv.reader(csv_in_file)output_list = []output_list.append(os.path.basename(input_file))header = next(filereader)total_sales = 0.0number_of_sales = 0.0for row in filereader:sale_amount = row[4]total_sales += float(str(sale_amount).strip('$').replace(',',''))number_of_sales += 1.0average_sales = '{0:.2f}'.format(total_sales/number_of_sales)output_list.append(total_sales)output_list.append(average_sales)filewriter.writerow(output_list)
csv_out_file.close()

Excel文件

Python处理Excel需导入xlrd和xlwt两个扩展包。

查看工作簿信息

import sys
from xlrd import open_workbook
input_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/instruments_1.xls'
workbook = open_workbook(input_file)
print('工作簿数量：',workbook.nsheets)
for worksheet in workbook.sheets():print('工作簿名字：', worksheet.name, '\tRows:', worksheet.nrows, '\tColumns:', worksheet.ncols)

筛选满足一定条件的行

import sys
from datetime import date
from xlrd import open_workbook, xldate_as_tuple
from xlwt import Workbook
input_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/instruments_2.xls'
output_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/p128shujufenxi356.xls'
output_workbook = Workbook()
output_worksheet = output_workbook.add_sheet('Sheet1')
sale_amount_column_index = 3
with open_workbook(input_file) as workbook:worksheet = workbook.sheet_by_name('instruments_2')data = []header = worksheet.row_values(0)data.append(header)for row_index in range(1, worksheet.nrows):row_list = []sale_amount = worksheet.cell_value(row_index,sale_amount_column_index)if sale_amount > 1500.0 and sale_amount < 4500.0:for column_index in range(worksheet.ncols):cell_value = worksheet.cell_value(row_index,column_index)cell_type = worksheet.cell_type(row_index,column_index)if cell_type == 3:date_cell = xldate_as_tuple(cell_value, workbook.datemode)date_cell = date(*date_cell[0:3]).strftime('%Y/%m/%d')row_list.append(date_cell)else:row_list.append(cell_value)if row_list:data.append(row_list)for list_index, output_list in enumerate(data):for element_index, element in enumerate(output_list):output_worksheet.write(list_index, element_index, element)
output_workbook.save(output_file)

一组工作表的处理

import sys
from datetime import date
from xlrd import open_workbook, xldate_as_tuple
from xlwt import Workbook
input_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/instruments_2.xls'
output_file = 'D:/pythoncode/aiSelf/p129shujufenxi357.xls'
output_workbook = Workbook()
output_worksheet = output_workbook.add_sheet('Sheet1')
my_sheets = [0,1]
threshold = 3000.0
sales_column_index = 3
first_worksheet = True
with open_workbook(input_file) as workbook:data = []for sheet_index in range(workbook.nsheets):if sheet_index in my_sheets:worksheet = workbook.sheet_by_index(sheet_index)if first_worksheet:header_row = worksheet.row_values(0)data.append(header_row)first_worksheet = Falsefor row_index in range(1,worksheet.nrows):row_list = []sale_amount = worksheet.cell_value(row_index, sales_column_index)if sale_amount > threshold:for column_index in range(worksheet.ncols):cell_value = worksheet.cell_value(row_index, column_index)cell_type = worksheet.cell_type(row_index, column_index)if cell_type == 3:date_cell = xldate_as_tuple(cell_value, workbook.datemode)date_cell = date(*date_cell[0:3].strftime('%Y%m%d'))row_list.append(date_cell)else:row_list.append(cell_value)if row_list:data.append(row_list)for list_index, output_list in enumerate(data):for element_index, element in enumerate(output_list):output_worksheet.write(list_index, element_index, element)
output_workbook.save(output_file)

多个工作簿的处理

六、Python标准库

数据处理的Numpy、Pandas和数据可视化的Matplotlib详见数据分析1。

datetime模块

常用类	说明
date	日期类。包括year、month、day属性
time	时间类。包括hour、minute、second、microsecond属性
datetime	时间日期类。
timedelta	时间间隔类。表示两个date、time、datetime实例之间的时间间隔
tzinfo	时区类。

from datetime import date

date类

date类包含对日期数据进行操作和格式化的方法。

格式化日期

方法	功能
isoformat()	返回符合ISO8601标准的YYYY-MM-DD
isocalender()	返回包括三个值的元组，年份year，本年的第几周week number，weekday周一为1，周日为7
isoweekday()	返回ISO标准日期所在的星期几，周一为1，周日为7
weekday()	返回指定日期星期几，周一为0，周日为6

日期比较方法

方法	功能
x.__eq__(y)	x是否等于y
x.__lt__(y)	x是否小于y
x.__le__(y)	x是否小于等于y
x.__gt__(y)	x是否大于y
x.__ge__(y)	x是否大于等于y
x.__ne__(y)	x是否不等于y

 计算日期差

方法	功能
x.__sub__(y)	计算x和y两个日期的差
x.__rsub__(y)	计算y和x两个日期的差

其他

方法	功能
today()	获取当前日期
fromtimestamp()	将时间戳转换为日期

 datetime类

可以看作date类和time类的综合。它有一些专有方法。

方法	功能
now()	返回当前日期和时间
date()	返回当前日期和时间的日期部分
time()	返回当前日期和时间的时间部分
combine(date对象,time对象)	将date对象和time对象合并为datetime对象

时间转化与格式设置

时间对象转化为字符串用isoformat()方法。

字符串转化为时间对象用strptime()方法。 

time对象

格式控制字符	说明
%H	24小时制小时数0-23
%I	12小时制小时数01-12
%M	分钟数00-59
%S	秒数00-59
%p	设置显示AM上午，PM下午

date对象和datetime对象 

格式控制字符	说明
%Y	四位数年份0001-9999
%y	两位数年份01-99
%m	月份01-12
%d	日期01-31

from datetime import date
date1 = date(2025,5,1)
print(date1)
print(date1.year)
print(date1.month)
print(date1.day)

from datetime import date
from datetime import datetime
date2 = date.today()
print(date2.strftime("%Y-%m-%d"))
datetime3 = datetime.now()
print(datetime3.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %p"))

math模块

数学常量：

math.pi	3.14159..
math.e	2.718..
math.inf	浮点正无穷大
math.nan	浮点非数字NaN值

数学函数：

import math
print(math.ceil(3.5))
print(math.floor(3.5))
print(math.trunc(3.5))
print(math.log(math.e))

random模块

import random
print('输出各种随机数')
print(random.random())
print(random.uniform(10,100))
print(random.randint(10,100))
print(random.randrange(10,100))
print(random.randrange(4,100,4))
print('返回序列中随机元素')
print(random.choice('wolf is very handsome'))
print(random.choice(['wolf', 'is', 'very', 'handsome']))
print(random.choice(('wolf', 'is', 'very', 'handsome')))
print('改变List中元素顺序')
list = ['wolf', 'is', 'very', 'handsome']
random.shuffle(list)
print(list)
print('随机种子')
random.seed(1)
print(random.random())
print(random.uniform(10,100))
print(random.randint(10,100))
print(random.randrange(10,100))
print(random.randrange(4,100,4))

如果指定种子，会使每次随机的结果相同 

os模块

os.name	判断正在使用的平台
os.environ	查看系统环境变量
os.listdir()	指定所有目录中所有的文件名称和目录名称
os.remove()	删除指定文件
os.rmdir()	删除指定目录
os.mkdir()	创建目录
os.path.isdir()	判断指定对象是否为目录
os.path.isfile()	判断指定对象是否为文件

import os
if os.name == 'nt':print('当前使用windows')
if os.name == 'posix':print('当前使用Linux')print('系统使用环境变量为', os.environ)
print(os.environ['HOMEPATH'])path = '/pythoncode/'
for i in os.listdir(path):print(i)os.remove('D:/pythoncode/analyse/text804.txt')
print('文件删除完毕')# os.removedirs('文件名')
# os.mkdir('一层的路径')
# os.path.isdir()用来判定对象是否为目录
# os.path.isfile()用来判定指定对象是否为文件

七、正则表达式

元字符

元字符是预先定义好的特殊字符，是用来描述其他字符的。

主要元字符

\	转义符，表示转义
.	表示任意一个字符
+	表示重复1次或多次
*	表示重复0次或多次
?	表示重复0次或1次
|	选择符号，或
{}	定义量词
[]	定义字符类
()	定义分组
^	表示取反，或匹配一行的开始
$	匹配一行的结束

预定义字符

用于转义

\n	匹配换行符
\r	匹配回车符
\f	匹配一个换页符
\t	匹配一个水平制表符
\v	匹配一个垂直制表符
\s	匹配一个空格符，等价于[\t\n\r\f\v]
\S	匹配一个非空格符，等价于[^\s]
\d	匹配一个数字字符，等价于[0-9]
\D	匹配一个非数字字符，等价于[^0-9]
\b	匹配单词的开始或结束，单词的分布符为空格、标点符号或换行
\w	匹配任意语言的字符、数字或下划线等内容。若正则表达式标志设置为ASCII，则只匹配[a-zA-Z0-9]
\W	等价于[^\w]

例如匹配一个8位数字的电话号码，可以使用

\d\d\d\d\d\d\d\d

 该方法还是比较繁琐的，可以使用下面这个正则表达式代替。

\d{8}

标记开始与结束

$结束，^开始

\w+@163.com$                    以163.com结尾

^\w+@163.com                    以163.com开头

匹配一组字符

正则表达式中可以用字符类定义一组字符，其中任意一个字符出现在输入字符串中即匹配成功。需注意，每次只能匹配一个字符。

定义一组字符

需要中括号[]基本元字符

想要匹配python和Python

[pP]ython

对一组字符取反

^取反

想要匹配不是阿拉伯数字

[^1234567890]

使用区间简化一组字符的定义

-

想要匹配不是阿拉伯数字

[^0-9]

所有英文字母和数字

[A-Za-z0-9]

下面这个正则表达式是0-3和6-8，不是0-36

[0-36-8]

使用量词多次匹配

元字符只能匹配显示一次字符或字符串，想要匹配多次字符或字符串，应使用量词

常用量词

?	出现0次或1次
*	出现0次或多次
+	出现1次或多次
{n}	出现n次
{n,m}	至少出现n次，但不超过m次
{n,}	至少出现n次

匹配八位数字的电话号码，不要再用8个\d了

\d{8}

颜色有color和colour

colou?r

贪婪和非贪婪匹配

关于重复的操作，需要注意正则表达式默认使用贪婪匹配方式。

贪婪匹配是只要符合条件就会尽可能多的匹配。

转换成非贪婪匹配只要在量词后加上?

\d{5,9}

\d{5,9}?

 分组

在前面的例子中，量词只能重复显示一个字符，如果想让一个字符串作为整体使用量词对其进行重复匹配，可以使用圆括号()，分组。

(123){3}匹配123123123

123{3}只会对字符3重复匹配

使用re模块处理正则表达式

Python的re模块具有正则表达式的匹配功能。使用re模块前先导入

import re

Python正则表达式的语法

Python中的正则表达式是作为模式字符串使用的，也就是两侧加单引号。

例如[^a-zA-Z]应写为

'[^a-zA-Z]'

部分特殊含义字母应使用反斜杠\

或在模式字符串前加上大小写字母R或r，表示原生字符串

例如\bd\w*\b应写为

r'\bd\w*\b'
# 或
'\\bd\w*\\b'

匹配字符串

re模块中的match()方法、search()方法、findall()方法用于字符串匹配

match()方法从字符串开始位置匹配，在开始位置匹配成功返回Match对象，否则返回None。

re.match(pattern模式字符串, string要匹配的字符串, [flags]可选可不选标志位用于控制匹配方式如是否区分字母大小写等)

import re
mystr = ['streetwolf', 'silverwolf', 'Streetsheep', 'streetcat', 'StreetMouse', 'streetfish']
p = r'street\w+'
for i in range(len(mystr)):m = re.match(p, mystr[i], re.I)if m:print(mystr[i], '开始位置', m.start(), ',结束位置', m.end(), ',跨度', m.span(), ',匹配内容', m.string)else:print(mystr[i], '不匹配')with open('telephonenumber.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:lst = f.readlines()
number = 0for i in range(len(lst)):p = re.match(r'17[01]\d{8}|000',lst[i])if p:number = number + 1
print(number)

search()方法可以在整个字符串中查找，并返回第一个匹配内容，若找到一个则匹配对象，否则匹配None。

re.search(pattern模式字符串, string要匹配的字符串, [flags]可选可不选标志位用于控制匹配方式如是否区分字母大小写等)

findall()方法用于在整个字符串中搜索所有符合正则表达式的字符串，匹配成功以列表形式返回，否则返回空列表。

re.findall(pattern模式字符串, string要匹配的字符串, [flags]可选可不选标志位用于控制匹配方式如是否区分字母大小写等)

替换字符串

sub()方法实现字符串替换

re.sub(pattern模式字符串，repl替换的字符串，string原始字符串，count模式匹配后替换的最大次数默认0替换所有匹配，flags表示位控制匹配方式)

分割字符串

split()方法分割字符串，返回列表，与字符串对象的split()方法类似

re.split(pattern,string,[maxsplit]最大拆分次数,[flags])