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概要

在本篇博客中，我们将通过一个实际的案例，演示如何使用Python进行数据清洗和可视化，以分析国际旅游收入数据。我们将使用Python中的Pandas库来进行数据处理和清洗，然后使用Matplotlib库来绘制饼图，展示各地区2017年至2019年国际旅游收入总和的占比情况。

整体流程

1. 将表头统一为一行。
2. 将地区字符串中的符号“？”，“ ”去除。
3. 删除空白行。
4. 删除重复行。
5. 表格中第二列数据（B列）等于第三四五列之和，将第二、三、四、五列中的空值填充。
6. 使用mean（）填充第六列空值。
7. 使用中位数法填充第7列空值。
8. 使用四分位法对第8列数据进行异常值处理，并将异常值设置为该列均值。
9. 使用除均值和中位数法以外的方法将第9和10列的空值填充。
10. 结果保留一位小数
11. 对数据绘制可视化饼图

名词解释

数据分析是指利用统计学和计算机科学的方法，对收集到的数据进行分析、解释和探索，从而发现数据中的模式、趋势和关联性，提取有用的信息和知识，并为决策和问题解决提供支持。数据分析可以应用于各个领域，包括商业、科学、工程、医疗等，帮助人们更好地理解数据、发现问题和机会，并制定合适的策略和方案。

数据分析的主要目标包括：

1. 描述性分析：对数据进行汇总和描述，包括统计量的计算、图表的绘制等，以便对数据有一个整体的了解。
2. 探索性分析：通过可视化和探索性数据分析（EDA），探索数据中的模式、趋势和关系，发现数据中的隐藏信息和规律。
3. 预测性分析：利用统计和机器学习方法，建立模型来预测未来的趋势和行为，帮助做出更准确的预测和决策。
4. 解释性分析：对模型和结果进行解释，理解模型背后的原理和机制，从而深入理解数据背后的规律和关联性。

数据分析通常涉及多种技术和工具，包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。通过对数据进行系统和深入的分析，可以发现数据中的价值和见解，为组织和个人提供更好的决策支持和业务洞察。

NumPy

• NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。它是许多其他数据分析工具的基础，如 Pandas 和 SciPy。
• NumPy 的核心是 ndarray（N-dimensional array）对象，可以用来存储和处理多维数组数据。它提供了各种函数和方法，可以进行数组的创建、索引、切片、数学运算、线性代数运算等操作。

Pandas

• Pandas 是 Python 中用于数据分析的核心库之一，提供了快速、灵活且高效的数据结构和数据操作工具。它的主要数据结构是 Series（一维数组）和 DataFrame（二维表格），可以轻松处理结构化数据。
• Pandas 提供了丰富的函数和方法，可以进行数据的加载、清洗、转换、分组、聚合等操作。它还支持对缺失值和异常值的处理，以及数据的合并和拆分等高级操作。

Matplotlib

• Matplotlib 是 Python 中用于创建可视化图表的主要库之一，提供了广泛的功能和灵活性。它可以创建各种类型的静态图表，如折线图、散点图、直方图等。
• Matplotlib 的设计灵感来自于 MATLAB，因此其语法和用法与 MATLAB 相似。它支持绘制高质量的图表，并且可以通过设置不同的样式和参数来定制图表的外观和风格。

re

• re 是 Python 中用于正则表达式操作的标准库，提供了强大的文本模式匹配和处理功能。正则表达式是一种强大的文本搜索和处理工具，可以用来查找、替换、分割等。
• re 库提供了各种函数和方法，可以用来编译和执行正则表达式，以及进行各种文本操作。它通常用于处理复杂的文本数据，如日志文件、网络数据等。

这些库在数据分析领域发挥着重要的作用，通过它们的组合，可以完成从数据加载到数据可视化的整个数据分析过程。

技术细节

首先安装Python🚪和Jupyter Lab，如果已经安装了这两个的话可以直接打开jupyter lab进行下一步

// 安装：
pip3 install jupyterlab

安装完成之后，可以查看版本号看安装是否成功

然后打开cmd命令行，进到你要打开的文件夹目录下，输入jupyter lab打开，通过以上步骤，你就可以成功安装和启动 Jupyter Lab，并开始使用它进行数据分析、机器学习、编程等工作了。

数据清洗

首先导入需要用来数据分析的依赖numpy，Pandas，Matplotlib.pyplot,re。再从excel文件中读取Excel 文件数据，并将读取的数据存储在名为 data 的 DataFrame 中。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import repath = 'chuji.xlsx'
data = pd.read_excel(path, engine='openpyxl') # 数据读取

将表头统一为一行：将data的列名(表头)设置为指定的列表，列表中的每个元素对应一个列名，再删除第一行数据，索引为 0 的行

data.columns = ['地区','规模/限额以上文化及相关产业营业总收入（万元）','规模以上文化制造业企业营业收入（万元）','限额以上文化批发和零售业企业营业收入（万元）','规模以上文化服务企业营业收入（万元）','限额以上住宿业企业营业收入（亿元）','限额以上餐饮业营业额（亿元）','国际旅游收入2017','国际旅游收入2018','国际旅游收入2019']
data = data.drop(0)

将地区字符串中的符号“？”，“ ”去除：使用了正则表达式模块 re 中的 sub() 函数来替换字符串中的匹配项。lambda x: re.sub(r'\s+', '', str(x)) if not pd.isna(x) else x 是一个匿名函数，这个函数首先检查元素是否为 NaN（缺失值），如果不是，则使用正则表达式 re.sub() 将字符串中的所有空格（\s+）替换为空字符串，从而去除空格。如果元素是NaN，则返回原始值。最后，使用 .apply() 函数将这个匿名函数应用于地区列中的每个元素，从而实现去除符号“？”和空格的操作。

data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].apply(lambda x: re.sub(r'\s+', '', str(x)) if not pd.isna(x) else x)

删除空白行和重复行：dropna() 方法来删除包含空值（NaN）的行，axis=0 参数指定了操作的轴向，这里设为 0 表示按行进行操作。how=‘all’ 参数指定了删除行的条件，这里设为 ‘all’ 表示当行中所有元素都是空值（NaN）时才删除该行。drop_duplicates() 方法来删除重复行，inplace=True 参数表示在原始 DataFrame 上进行操作，不创建新的 DataFrame。

data.dropna(axis=0, how='all', inplace=True)
data.drop_duplicates(inplace=True)

由于之前删除了空白行和重复行，所以要重设索引，使用 DataFrame 的 reset_index() 方法重新设置索引。参数 drop=True 表示丢弃原始索引，而不保留在 DataFrame 中作为新的列。重新设置索引后，DataFrame 的索引会按照从 0 开始的顺序重新排列。

data.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引

填充二三四五列数据：对第二列进行处理：data.iloc[:, 1].isnull().any()：检查第二列是否存在空值。如果存在空值，则使用 fillna() 方法填充空值。填充值为第三、四、五列之和，使用 data.iloc[:, 2] +data.iloc[:, 3] + data.iloc[:, 4] 计算。同时使用 astype(data.iloc[:, 1].dtype) 将填后的数据类型转换为第二列原始的数据类型，以保持数据一致性。其它三列也是相同的处理方法

# 如果第二列为空值，求和第三四五列
if data.iloc[:, 1].isnull().any():  data.iloc[:, 1] = data.iloc[:, 1].fillna(data.iloc[:, 2] + data.iloc[:, 3] + data.iloc[:, 4]).astype(data.iloc[:, 1].dtype)
# 对第三列进行空值判断
if data.iloc[:, 2].isnull().any():data.iloc[:, 2] = data.iloc[:, 2].fillna(data.iloc[:, 1] - data.iloc[:, 3] - data.iloc[:, 4]).astype(data.iloc[:, 2].dtype)
# 对第四列进行空值判断
if data.iloc[:, 3].isnull().any():data.iloc[:, 3] = data.iloc[:, 3].fillna(data.iloc[:, 1] - data.iloc[:, 2] - data.iloc[:, 4]).astype(data.iloc[:, 3].dtype)
# 对第五列进行空值判断
if data.iloc[:, 4].isnull().any():data.iloc[:, 4] = data.iloc[:, 4].fillna(data.iloc[:, 1] - data.iloc[:, 2] - data.iloc[:, 3]).astype(data.iloc[:, 4].dtype)

第六列数据：使用 mean() 方法获取列的均值，使用 fillna() 方法填充第六列的空值。填充值为前面计算得到的均值 mean_value

mean_value = data.iloc[:, 5].mean()
data.iloc[:, 5].fillna(mean_value, inplace=True)

第七列数据：使用 median() 方法获取列的中位数，使用 fillna() 方法填充第七列的空值。填充值为前面计算得到的中位数 median_value

median_value = data.iloc[:, 6].median()
data.iloc[:, 6].fillna(median_value, inplace=True)

第八列数据：首先，计算第八列数据的四分位数和 IQR = Q3 - Q1（四分位间距）：计算第八列数据的第一四分位数（25th percentile）。计算第八列数据的第三四分位数（75th percentile）。接着，计算异常值的上下界，使用 np.where() 函数将超出异常值范围的值替换为该列的均值

Q1 = data.iloc[:, 7].quantile(0.25)
Q3 = data.iloc[:, 7].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
data.iloc[:, 7] = np.where((data.iloc[:, 7] < lower_bound) | (data.iloc[:, 7] > upper_bound), mean_value, data.iloc[:, 7])

第九、十列数据：参数 method='ffill' 表示使用前向填充法，即用前一个非空值填充当前空值。参数 method='bfill' 表示使用后向填充法，即用后一个非空值填充当前空值。

data.iloc[:, 8].fillna(method='ffill', inplace=True) # 前向填充第9列
data.iloc[:, 9].fillna(method='bfill', inplace=True) # 后向填充第10列

所有结果保留一位小数：使用 for 循环遍历索引范围从 0 到 10，即遍历所有列。round() 方法是 Python 中用于四舍五入的函数，参数 1 表示保留一位小数。

for i in range(0,10):data.iloc[:, i] = data.iloc[:, i].round(1)

可视化

在清洗和预处理完数据之后，我们可以使用Matplotlib库来绘制饼图，展示各地区2017年至2019年国际旅游收入总和的占比情况。

设置中文显示：用于设置字体为中文，以及解决坐标轴负号显示问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

将每个地区2017年至2019年国际旅游收入的总和计算出来，并存储在名为"总收入"的新列中

data['总收入'] = data.iloc[:, 1:].sum(axis=1)

创建了一个大小为10x8英寸的画布，用于绘制饼图

plt.figure(figsize=(10, 8))

绘制了饼图，其中data[‘总收入’]是各地区收入总和的数据，labels是各地区的标签，autopct='%1.1f%%'是指定了数据标签的显示格式，startangle=140是设置了起始角度为140度

plt.pie(data['总收入'], labels=data['地区'], autopct='%1.1f%%', startangle=140)

添加了饼图的标题

plt.title('各地区2017-2019年国际旅游收入总和占比')

调整了布局，使得图形更加美观

plt.tight_layout()

保持饼图的长宽比相等，然后plt.show()将绘制好的图形显示出来

plt.axis('equal')  
plt.show()

小结

通过本篇博客，我们学习了如何使用Python进行数据清洗和可视化分析。首先，我们使用Pandas库对数据进行了清洗和预处理，然后利用Matplotlib库绘制了饼图，展示了各地区2017年至2019年国际旅游收入总和的占比情况。这个案例展示了Python在数据分析领域的强大应用和灵活性
希望本文能够帮助读者更好地了解的Python在数据分析方面的使用，如果有任何疑问或者建议，欢迎留言讨论🌹