授課教師：趙

宇項目一智慧校園消費數據分析任務二

提取18級校園消費數據模塊目標：提取18級學生校園消費數據data1：18級學生基本信息data2：消費數據任務拆解：18級學生的校園消費數據讀：數據讀取，查看基本內容合并：data1（18級學生基本信息）和data2（消費數據刷卡記錄）查：缺失值；清洗：缺失值存：合并后的數據模塊1:校園消費數據的讀取與查看任務二

提取18級校園

消費數據案例：讀取18級學生校園消費數據pandas是一個強大的數據分析庫，它支持多種數據格式的讀取。1.CSV文件：CSV（逗號分隔值）文件是一種常見的文本文件格式，每行表示一條記錄，字段之間用逗號分隔。importpandasaspd#讀取CSV文件df_csv=pd.read_csv('file.csv')2.Excel文件：pandas支持讀取Excel文件。可以指定要讀取的工作表名稱或索引。importpandasaspd#讀取Excel文件df_excel=pd.read_excel('file.xlsx',sheet_name='Sheet1')3.JSON文件：JSON（JavaScriptObjectNotation）是一種輕量級數據交換格式，pandas可以從JSON文件中讀取數據。importpandasaspd#讀取JSON文件df_json=pd.read_json('file.json')pandas是一個強大的數據分析庫，它支持多種數據格式的讀取。4.SQL數據庫：pandas支持從SQL數據庫中讀取數據。你需要使用sqlalchemy庫來創建數據庫連接。importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine#創建數據庫連接engine=create_engine('sqlite:///mydprint(data1.head(3))atabase.db')#讀取SQL數據庫中的表df_sql=pd.read_sql('tablename',con=engine)5.Parquet文件：Parquet是一種高效的列式存儲格式，適用于大規模數據集。pandas可以讀取Parquet文件。importpandasaspd#讀取Parquet文件df_parquet=pd.read_parquet('file.parquet')校園消費數據是什么格式？CSV（Comma-SeparatedValues，逗號分隔值，有時也稱為字符分隔值，因為分隔字符也可以不是逗號），其文件以純文本形式存儲表格數據（數字和文本）。校園消費數據的讀取？絕對路徑：從盤符(c盤、d盤)開始一直到文件所在的具體位置。相對路徑：針對“當前文件夾”這一參考對象，來描述文件路徑的形式。相對路徑使用..\\或.\\表示。一個點.\表示文件或文件夾所在的當前目錄。兩個點..\表示當前目錄的上一級目錄。上n級就用n個..\\表示。一個點.\表示文件或文件夾所在的當前目錄，可省略。兩個點..\表示當前目錄的上一級目錄。Pandas查看數據在數據分析過程中，df.head()經常用于初步檢查數據，包括數據的結構、數據類型以及是否存在明顯的異常值。通過查看前幾行數據，分析人員可以大致了解數據的分布和特性，為后續的數據處理和分析打下基礎。print(data1.head(3))print(data2.head(3))print(data2.head(3))pd.set_option('display.max_columns',None)print(data2.head(3))顯示所有列（否則會以省略號的形式省略）Pandas的數據結構DataFrame的特點二維表格：由多個列組成的二維表格；數據類型支持：可以包含不同類型的數據，如整數、浮點數和字符串等。列的靈活性：可以添加、刪除或更改列。列的大小不可變。Pandas的數據結構--DataFrameindex：索引值，或者可以稱為行標簽。columns：列標簽，默認為RangeIndex(0,1,2,…,n)shape_of_data1=data1.shapeprint(data1.shape)print(f"TheDataFramehas{shape_of_data1[0]}rowsand{shape_of_data1[1]}columns.")如何將列標簽由英文改成中文？print(data1.columns)print("原始的列名是:",data1.columns.tolist())data1.columns=['序號','校園卡號','性別','專業名稱','門禁卡號']print(data1.columns)print("當前的列名是:",data1.columns.tolist())print(data1.dtypes)Pandas所支持的數據類型:1.float2.int3.bool4.datetime64[ns]5.datetime64[ns,tz]6.timedelta[ns]7.category8.object如果pandas數據對象在一列中包含多種數