若是隻有1小時學Python，看這篇就夠了

你們好，我是大鵬，城市數據團聯合發起人，致力於Python數據分析、數據可視化的應用與教學。

和不少同窗接觸過程當中，我發現自學Python數據分析的一個難點是資料繁多，過於複雜。大部分網上的資料老是從Python語法教起，夾雜着大量Python開發的知識點，花了不少時間卻始終雲裏霧裏，不知道哪些知識才是真正有用的。原本覺得上手就能寫爬蟲出圖，卻在看基礎的過程當中消耗了一週又一週，以致於不少勵志學習Python的小夥伴犧牲在了入門的前一步。

因而，我總結了如下一篇乾貨，來幫助你們理清思路，提升學習效率。總共分爲三大部分：作Python數據分析必知的語法，如何實現爬蟲，怎麼作數據分析。

1.必須知道的兩組Python基礎術語

A.變量和賦值

Python能夠直接定義變量名字並進行賦值的，例如咱們寫出a = 4時，Python解釋器幹了兩件事情：

• 在內存中建立了一個值爲4的整型數據
• 在內存中建立了一個名爲a的變量，並把它指向4

用一張示意圖表示Python變量和賦值的重點：

例以下圖代碼，「=」的做用就是賦值，同時Python會自動識別數據類型:

a=4 #整型數據  b=2 #整型數據  c=「4」 #字符串數據  d=「2」 #字符串數據    print(「a+b結果爲」，a+b)#兩個整數相加，結果是6  print(「c+d結果爲」，c+d)#兩個文本合併，結果是文本「42」    #如下爲運行結果  >>>a+b結果爲 6  >>>c+d結果爲 42  

B.數據類型

在初級的數據分析過程當中，有三種數據類型是很常見的：

• 列表list(Python內置)
• 字典dic(Python內置)
• DataFrame(工具包pandas下的數據類型，須要import pandas才能調用)

它們分別是這麼寫的：

列表(list)：

#列表  liebiao=[1,2.223,-3,'劉強東','章澤天','周杰倫','昆凌',['微博','B站','抖音']]  

list是一種有序的集合，裏面的元素能夠是以前提到的任何一種數據格式和數據類型(整型、浮點、列表……)，並能夠隨時指定順序添加其中的元素，其形式是：

#ist是一個可變的有序表，因此，能夠往list中追加元素到末尾：  liebiao.append('瘦')  ptint(liebiao)  #結果1  >>>[1, 2.223, -3, '劉強東', '章澤天', '周杰倫', '昆凌', ['微博', 'B站', '抖音'], '瘦']    #也能夠把元素插入到指定的位置，好比索引號爲5的位置,插入「胖」這個元素：  liebiao.insert(5, '胖')  ptint(liebiao)  #結果2  >>>[1, 2.223, -3, '劉強東', '章澤天', '胖', '周杰倫', '昆凌', ['微博', 'B站', '抖音'], '瘦']  

字典(dict)：

#字典  zidian={'劉強東':'46','章澤天':'36','周杰倫':'40','昆凌':'26'}  

字典使用鍵-值(key-value)存儲，無序，具備極快的查找速度。以上面的字典爲例，想要快速知道周杰倫的年齡，就能夠這麼寫：

zidian['周杰倫']  >>>'40'  

dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關係的,也就是說，"章澤天"並不是是在"劉強東"的後面。

DataFrame：

DataFrame能夠簡單理解爲excel裏的表格格式。導入pandas包後，字典和列表均可以轉化爲DataFrame，以上面的字典爲例，轉化爲DataFrame是這樣的：

import pandas as pd    df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大寫  df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#給姓名加上字段名 

和excel同樣，DataFrame的任何一列或任何一行均可以單獨選出進行分析。

以上三種數據類型是python數據分析中用的最多的類型，基礎語法到此結束，接下來就能夠着手寫一些函數計算數據了。

2.從Python爬蟲學循環函數

掌握了以上基本語法概念，咱們就足以開始學習一些有趣的函數。咱們以爬蟲中繞不開的遍歷url爲例，講講你們最難理解的循環函數for的用法：

A.for函數

for函數是一個常見的循環函數，先從簡單代碼理解for函數的用途：

zidian={'劉強東':'46','章澤天':'36','周杰倫':'40','昆凌':'26'}  for key in zidian:          print(key)  >>>  劉強東  章澤天  周杰倫  昆凌  

由於dict的存儲不是按照list的方式順序排列，因此，迭代出的結果順序極可能不是每次都同樣。默認狀況下，dict迭代的是key。若是要迭代value，能夠用for value in d.values()，若是要同時#迭代key和value，能夠用for k, v in d.items()

能夠看到，字典裏的人名被一一打印出來了。for 函數的做用就是用於遍歷數據。掌握for函數，能夠說是真正入門了Python函數。

B.爬蟲和循環

for函數在書寫Python爬蟲中常常被應用，由於爬蟲常常須要遍歷每個網頁，以獲取信息，因此構建完整而正確的網頁連接十分關鍵。以某票房數據網爲例，他的網站信息長這樣：

該網站的周票房json數據地址能夠經過抓包工具找到，網址爲http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=20190114

仔細觀察，該網站不一樣日期的票房數據網址(url)只有後面的日期在變化，訪問不一樣的網址(url)就能夠看到不一樣日期下的票房數據：

咱們要作的是，遍歷每個日期下的網址，用Python代碼把數據爬下來。此時for函數就派上用場了，使用它咱們能夠快速生成多個符合條件的網址：

import pandas as pd    url_df = pd.DataFrame({'urls':['http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=' for i in range(5)],'date' :pd.date_range(20190114,freq = 'W-MON',periods = 5)})    '''  將網址相同的部分生成5次，並利用pandas的時間序列功能生成5個星期一對應的日期。  其中用到了第一部分提供的多個數據類型：  range(5)屬於列表，  'urls'：[]屬於字典，  pd.dataframe屬於dataframe  '''  url_df['urls'] = url_df['urls'] + url_df['date'].astype('str')  

滑動滑塊能夠看到完整代碼和中間的註釋。

爲了方便理解，我給你們畫了一個for函數的遍歷過程示意圖：

此處省略掉後續爬取過程，相關爬蟲代碼見文末。咱們使用爬蟲爬取了5800+條數據，包含20個字段，時間囊括了從2008年1月開始至2019年2月十一年期間的單週票房、累計票房、觀影人次、場均人次、場均票價、場次環比變化等信息。

3.Python怎麼實現數據分析?

除了爬蟲，分析數據也是Python的重要用途之一，Excel能作的事，Python究竟怎麼實現呢;Excel不能作的事，Python又是否能實現呢?利用電影票房數據，咱們分別舉一個例子說明：

A.Python分析

在作好數據採集和導入後，選擇字段進行初步分析能夠說是數據分析的必經之路。在Dataframe數據格式的幫助下，這個步驟變得很簡單。

好比當咱們想看單週票房第一的排名分別都是哪些電影時，可使用pandas工具庫中經常使用的方法，篩選出周票房爲第一名的全部數據，並保留相同電影中周票房最高的數據進行分析整理：

import pandas as pd 
data = pd.read_csv('中國票房數據爬取測試20071-20192.csv',engine='python') 
data[data['平均上座人數']>20]['電影名']  #計算周票房第一隨時間變化的結果，導入數據，並選擇平均上座人數在20以上的電影爲有效數據    dataTop1_week = data[data['排名']==1][['電影名','周票房']]  #取出周票房排名爲第一名的全部數據，並保留「電影名」和「周票房」兩列數據    dataTop1_week = dataTop1_week.groupby('電影名').max()['周票房'].reset_index()  #用「電影名」來分組數據，相同電影連續霸榜的選擇最大的周票房保留，其餘數據刪除    dataTop1_week = dataTop1_week.sort_values(by='周票房',ascending=False)  #將數據按照「周票房」進行降序排序    dataTop1_week.index = dataTop1_week['電影名']  del dataTop1_week['電影名']  #整理index列，使之變爲電影名，並刪掉原來的電影名列    dataTop1_week  #查看數據  

9行代碼，咱們完成了Excel裏的透視表、拖動、排序等鼠標點擊動做。最後再用Python中的可視化包matplotlib，快速出圖：

B.函數化分析

以上是一個簡單的統計分析過程。接下來就講講Excel基礎功能不能作的事——自定義函數提效。觀察數據能夠發現，數據中記錄了周票房和總票房的排名，那麼剛剛計算了周票房排名的代碼，還能不能複用作一張總票房分析呢?

固然能夠，只要使用def函數和剛剛寫好的代碼創建自定義函數，並說明函數規則便可：

def pypic(pf):      #定義一個pypic函數，變量是pf      dataTop1_sum = data[['電影名',pf]]      #取出源數據中，列名爲「電影名」和pf兩列數據        dataTop1_sum = dataTop1_sum.groupby('電影名').max()[pf].reset_index()      #用「電影名」來分組數據，相同電影連續霸榜的選擇最大的pf票房保留，其餘數據刪除        dataTop1_sum = dataTop1_sum.sort_values(by=pf,ascending=False)      #將數據按照pf進行降序排序        dataTop1_sum.index = dataTop1_sum['電影名']      del dataTop1_sum['電影名']      #整理index列，使之變爲電影名，並刪掉原來的電影名列        dataTop1_sum[:20].iloc[::-1].plot.barh(figsize = (6,10),color = 'orange')      name=pf+'top20分析'      plt.title(name)      #根據函數變量名出圖  

定義函數後，批量出圖so easy：

學會函數的構建，一個數據分析師纔算真正可以告別Excel的鼠標點擊模式，邁入高效分析的領域。

4.光看不練是永遠不能入門的

若是隻有一小時學習，以上就是你們必定要掌握的Python知識點。