跟我一起学Python数据处理（六十五）：深入探索与数据分析实战

大家好！写这个系列博客的目的，就是希望能和大家一起在Python数据处理的领域里共同学习、共同进步。数据处理在当下的重要性不言而喻，掌握这门技术能让我们从海量的数据中挖掘出有价值的信息。接下来，让我们继续深入学习Python数据处理的相关知识吧。

一、拓展工具与库的学习

在Python数据处理的广阔天地里，有各种各样的工具和库，每个都有其独特的用途。就像文档里提到的，我们不能局限于一种工具，多尝试不同的工具，能加深对Python和数据分析库的理解。
比如agate-stat库，它里面有不少有趣的统计方法等待我们去探索。大家可以通过它的GitHub仓库（https://github.com/onyxfish/agate-stats）来跟踪最新的发布和功能更新。虽然我们这里不详细介绍具体怎么用，但大家有兴趣可以去研究研究。
numpy库想必很多人都不陌生，它的功能非常强大。举个例子，我们可以用它来计算百分位数值。假如我们有一组学生的考试成绩数据，想要知道某个分数在整体成绩中的百分位排名，就可以使用numpy.percentile函数。代码示例如下：

import numpy as np

scores = [85, 90, 78, 65, 95, 88, 70, 80]
# 计算85分在这组成绩中的百分位
percentile_85 = np.percentile(scores, 85)
print(f"85分在这组成绩中的百分位为: {percentile_85}")

scipy库也很厉害，我们可以用它的z得分统计方法来确定离群值。比如说在一个销售数据集中，我们想找出那些异常高或者异常低的销售额数据，就可以用scipy.stats.mstats.zscore函数来判断。示例代码如下：

from scipy.stats.mstats import zscore
import numpy as np

sales_data = [100, 120, 110, 90, 2000, 130, 140]
# 计算z得分
z_scores = zscore(sales_data)
for i in range(len(sales_data)):
    if abs(z_scores[i]) > 3:  # 一般认为z得分绝对值大于3的是离群值
        print(f"销售额 {sales_data[i]} 可能是离群值，z得分为: {z_scores[i]}")

如果处理的是时间敏感的数据，numpy还能计算数据之间列与列的变化，以此来探索随时间推移数据的变化情况。另外，agate库同样也能计算时间相关数据中列的变化。不过要注意，在处理时间列的时候，最好使用时间类型，这样就能进行一些更有意思的时间相关分析，比如计算随时间变化的百分比变化等。
还有latimes - calculate库，如果大家获取了地理数据，这个库就能派上用场啦，它不仅有很多计算方法，还有一些地理数据分析工具，可以帮助我们更好地理解、映射和分析地理数据。

要是想更深入地进行数理计算和分析，推荐大家去看看Wes McKinney的《利用Python进行数据分析》这本书，里面介绍了pandas、numpy和scipy等更健壮的数据分析库。

二、数据探索与分析的区别

很多人可能会把数据探索和数据分析搞混，其实它们是有区别的。数据探索就像是在一个大仓库里随意翻翻，看看有哪些东西，找找有什么趋势和特点，但并不去回答某个特定的问题或者得出确定的结论。而数据分析则像是带着明确的问题去仓库里找答案，我们可能会对数据进行组合、分组，构建一个适合统计分析的样本，然后用这些数据来回答我们提出的问题。

三、数据分析实战

以一个假设的全球教育数据为例，我们有一个包含不同国家教育投入占GDP的比例、学生的平均成绩等数据的数据集。我们可以提出一些问题，比如“为什么在某些地区教育投入占比高，但学生平均成绩却不理想？”“哪些国家在教育投入和学生成绩方面存在离群值？”等等。

假设我们对“为什么在某些地区教育投入占比高，但学生平均成绩却不理想”这个问题感兴趣，我们可以先把数据按地区进行分组，就像文档里按大洲对数据进行分组一样。这里我们用pandas库来实现，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Region': ['Asia', 'Europe', 'Asia', 'Africa', 'Europe'],
    'Education_Investment': [5, 7, 6, 3, 8],
    'Average_Score': [75, 85, 70, 60, 90]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按地区分组
grouped_by_region = df.groupby('Region')
for region, group in grouped_by_region:
    print(f"{region}地区的教育投入和平均成绩数据:")
    print(group)

分组之后，我们可以计算每个地区教育投入和平均成绩的一些统计值，比如平均值、中位数等。看看是不是某些地区的教育投入和平均成绩之间存在异常的关系。代码示例如下：

# 计算每个地区教育投入和平均成绩的平均值
region_mean = grouped_by_region.agg({'Education_Investment':'mean', 'Average_Score':'mean'})
print(region_mean)

我们还可以进一步找出那些教育投入占比高但平均成绩却不理想的国家，也就是找出在这两个指标上表现异常的数据。示例代码如下：

# 计算整体的教育投入平均值和平均成绩平均值
overall_invest_mean = df['Education_Investment'].mean()
overall_score_mean = df['Average_Score'].mean()

def find_anomalies(row):
    if row['Education_Investment'] > overall_invest_mean and row['Average_Score'] < overall_score_mean:
        return True
    return False

anomaly_countries = df[df.apply(find_anomalies, axis=1)]
print("教育投入高但平均成绩不理想的国家:")
print(anomaly_countries)

通过这些分析，我们就可以像文档里分析非洲国家童工雇用和腐败感的关系一样，去深入探究这些异常数据背后的原因，可能是教育政策、文化差异等因素导致的。

四、总结

通过学习不同的工具和库，了解数据探索和分析的区别，以及进行数据分析实战，相信大家对Python数据处理又有了新的认识。希望大家在实际操作中多尝试，不断挖掘数据背后的价值。

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