groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作。
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对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，
元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组。
根据 A , B 列进行分组，然后求和。
可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数。
数据框只有一层索引，设置参数 level=0 。
当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合。
设置 level 参数，如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。
分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。
聚合函数可以是多个函数。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。
聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名，
需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数。
同样，也可以传入匿名函数。
如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式。
可以重命名聚合后的列名，注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。
这是漫长的一周，本周完成了Python的进阶模块，主要是pandas、numpy、matplotlib、seaborn、pyecharts这些模块的学习以及一个实际的案例：商品销售情况分析，之前一直觉得课程难度不够，但到这一周难度就大大提高了。尤其是案例练习中的RFM模型和用户生命周期建立，看懂不难但是自己写一直出错，在不断出错不断尝试中知识得到了积累，另外可视化部分没有什么练习题，希望后面可以加上一些这方面的练习，接下来分模块来总结一下学习的内容。
重新设置索引：df.set_index()
Series格式转换为DataFrame：df.to_frame()
文件读取：pd.read_csv(filepath, header = 0,skiprows=[1,2])
使用位置做索引：df.loc[0] 使用列表做索引：df.loc[[0,1,2]]
使用切片做索引：df.loc[0:4] 使用bool类型索引：df[df['年龄']30]
loc 是基于索引值的，切片是左闭右闭的
iloc 是基于位置的，切片是左闭右开的
修改列索引：df.rename(columns={'姓名':'name', '年龄':'age'},inplace=True)
替换一个值：df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}},inplace=True)
对数据进行排序：df.sort_values('age')
累加求和：df.cumsum(0)
删除列：del df['player'] 删除行：df.drop(labels=0) labels 是行列的名字
数据拼接：pd.concat([left,right],axis=1)
# 指定列进行关联，默认是 inner join result = pd.merge(left,right,on='key')
#多个关联条件：result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
#左连接：result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
# 列名不一样的关联：pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])
#单个分组：groups = df.groupby('district')
# 作用多个聚合函数：groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})
分组后该列值求和显示：groups['vip_buy_times'].transform('sum')
通常用于求占比：transform(lambda x: x /sum(x))
# 填充指定值：np.full([3,4],1)
# 起始为10，5为步长，30为结尾取不到：np.arange(10, 30, 5)
#随机矩阵：np.random.random((2,3))
# 平均划分：np.linspace( 0, 2*pi, 100 )
# 类型及转换：vector.astype('float')
# 多维变一维：matrix.ravel()
# 矩阵的扩展：a = np.arange(0, 40, 10) b = np.tile(a, (3, 5)) # 行变成3倍，列变成5倍
# 水平拼接：np.hstack((a,b)) 竖直拼接：np.vstack((a,b))
# 竖直分割：np.hsplit(a,3) #水平分割：np.vsplit(a,3)
8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].
A：df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]
行采用位置，列采用普通索引，这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引，再利用loc函数
19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False
A1：df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换
A2：df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换
最大最小值的索引：df.idxmax、df.idxmin
找出最大最小的前N个数：nlargest()和nsmallest()
将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))
resample函数 日期重采样：s.resample('M').mean()
TimeGrouper 重组：s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()
split 分割函数：temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame
两个DataFrame拼接用join：df = df.join(temp)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
%matplotlib inline 直接显示
折线图：plt.plot(x,y,color = 'r')
柱状图：plt.bar(x,y) plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同
散点图：plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)
直方图：plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位
plt.legend() 显示图例
for a,b in zip(X+W[i],data[i]):
plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签
plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="-")) 添加注释文本
plt.xlabel("Group") x轴标题
plt.ylabel("Num") y轴标题
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray') 绘制多个图形
axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小
动态展示图表
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
** pyecharts 绘图的五个步骤：**
创建图形对象：bar = Bar()
添加绘图数据：bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
配置系列参数：对标签、线型等的一些设置
配置全局参数：bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))
渲染图片：生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html") bar.render()
notebook 渲染：bar.render_notebook()
bar = (Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render_notebook()
柱状图：Bar()
条形图：bar.reversal_axis() #翻转XY轴，将柱状图转换为条形图
折线图：from pyecharts.charts import Line line=Line()
饼图：from pyecharts.charts import Page, Pie Pie()
转换日期类型：df['order_dt']=pd. to_datetime (df.order_dt,format="%Y%m%d")
将日期转换为月为单位：df['month']=df.order_dt.values. astype('datetime64[M]') 所有日期显示为当月第一天
去除日期单元值：order_diff/ np.timedelta64(1,'D')
过滤部分极值：grouped_user.sum() .query('order_products100') .order_amount
数据透视表：rfm=df.pivot_table( index ='user_id', values =['order_products','order_amount'], aggfunc ={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})
map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列
applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作
purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x1 else np.NaN if x==0 else 0)
apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series
apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum()) 累计占比
apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0) 每一列中每行数据占比
下周开始进入数据分析思维的课程，很期待后面的课程以及项目，加油！
MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。
文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。
movieId, imdbId, tmdbId
表示这部电影在movielens上的id，可以通过链接 来得到。
表示这部电影在imdb上的id，可以通过链接
来得到。
movieId, title, genres
文件里包含了一部电影的id和标题，以及该电影的类别
movieId, title, genres
每部电影的id
电影的标题
电影的类别（详细分类见readme.txt）
文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。
数据排序的顺序按照userId，movieId排列的。
文件里面的内容包含了每一个用户对于每一个电影的分类
数据排序的顺序按照userId，movieId排列的。
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该数据集（ml-latest-small）描述了电影推荐服务[MovieLens]（ ）的5星评级和自由文本标记活动。它包含9742部电影的100836个评级和3683个标签应用程序。这些数据由610位用户在1996年3月29日到2018年9月24日之间创建。该数据集于2018年9月26日生成。
随机选择用户以包含在内。所有选定的用户评分至少20部电影。不包括人口统计信息。每个用户都由一个id表示，并且不提供其他信息。
数据包含在 links.csv ， movies.csv ， ratings.csv 和 tags.csv 文件中。有关所有这些文件的内容和用法的更多详细信息如下。
这是一个发展的数据集。因此，它可能会随着时间的推移而发生变化，并不是共享研究结果的适当数据集。
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要确认在出版物中使用数据集，请引用以下文件：
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数据集文件以[逗号分隔值]文件写入，并带有单个标题行。包含逗号（ ， ）的列使用双引号（```）进行转义。这些文件编码为UTF-8。如果电影标题或标签值中的重音字符（例如Misérables，Les（1995））显示不正确，确保读取数据的任何程序（如文本编辑器，终端或脚本）都配置为UTF-8。
MovieLens用户随机选择包含。他们的ID已经匿名化了。用户ID在 ratings.csv 和 tags.csv 之间是一致的（即，相同的id指的是两个文件中的同一用户）。
数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影。这些电影ID与MovieLens网站上使用的电影ID一致（例如，id 1 对应于URL ）。电影ID在 ratings.csv ， tags.csv ， movies.csv 和 links.csv 之间是一致的.
通过[pandas.read_csv]将各表转化为pandas 的DataFrame对象
其中用到的参数为分隔符sep、头文件header、列名定义names、解析器引擎engine
这里和书上相比多用了engine参数，engine参数有C和Python，C引擎速度更快，而Python引擎目前功能更完整。
可用pandas.merge 将所有数据都合并到一个表中。merge有四种连接方式（默认为inner），分别为
通过索引器查看第一行数据，使用基于标签的索引.loc或基于位置的索引.iloc
可通过数据透视表( pivot_table )实现
该操作产生了另一个DataFrame，输出内容为rating列的数据，行标index为电影名称，列标为性别，aggfunc参数为函数或函数列表（默认为numpy.mean），其中“columns”提供了一种额外的方法来分割数据。
by参数的作用是针对特定的列进行排序（不能对行使用），ascending的作用是确定排序方式，默认为升序
增加一列存放平均得分之差，并对其排序，得到分歧最大且女性观众更喜欢的电影
按照电影标题将数据集分为不同的groups，并且用size( )函数得到每部电影的个数（即每部电影被评论的次数），按照从大到小排序，取最大的前20部电影列出如下
按照电影名称分组，用agg函数通过一个字典{‘rating’: [np.size, np.mean]}来按照key即rating这一列聚合，查看每一部电影被评论过的次数和被打的平均分。取出至少被评论过100次的电影按照平均评分从大到小排序，取最大的10部电影。
前言分组原理
核心：
1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。
2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。
对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：
1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。
2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。
3.将函数计算后的结果聚合。
1 分组模式及其对象
1.1 分组的一般模式
三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果
df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作
1.2 分组依据的本质
1.3Groupby 对象
通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:
通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:
当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:
通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:
1.4 分组的三大操作
分组的三大操作:聚合、变换和过滤
2.聚合函数
2.1内置聚合函数
包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod
2.2agg 方法
【a】使用多个函数
当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。
【b】对特定的列使用特定的聚合函数
对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。
【c】使用自定义函数
在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算
【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数
3 变换和过滤
3.1 变换函数与 transform 方法
变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。
3.2 组索引与过滤
过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤
组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。
在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。
4 跨列分组
4.1 apply 的引入
4.2 apply 的使用
在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值
【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致
【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引
【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
