2.4 数据的合并

2.4.1 将data文件夹里面的所有数据都载入，与之前的原始数据相比，观察他们的之间的关系

text_left_up = pd.read_csv("data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("data/train-right-down.csv")

text_left_up.head()
text_left_down.head()
text_right_down.head()
text_right_up.head()

 2.4.2：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up

list_up = [text_left_up,text_right_up]
result_up = pd.concat(list_up,axis=1)
result_up.head()

 2.4.3  使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result。

list_down=[text_left_down,text_right_down]
result_down = pd.concat(list_down,axis=1)
result = pd.concat([result_up,result_down])
result.head()

2.4.4  使用DataFrame自带的方法join方法和append：完成2.4.2和2.4.3的任务

resul_up = text_left_up.join(text_right_up)
result_down = text_left_down.join(text_right_down)
result = result_up.append(result_down)
result.head()

 2.4.5 使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法：完成2.4.2和2.4.3的任务

result_up = pd.merge(text_left_up,text_right_up,left_index=True,right_index=True)
result_down = pd.merge(text_left_down,text_right_down,left_index=True,right_index=True)
result = resul_up.append(result_down)
result.head()

2.4.6 完成的数据保存为result.csv

result.to_csv('result.csv')

2.5 换一种角度看数据

2.5.1 ：将我们的数据变为Series类型的数据

这个stack函数是实现输入数个数组不同方式的堆叠，返回堆叠后的1个数组。

# 将完整的数据加载出来
text = pd.read_csv('result.csv')
text.head()
# 代码写在这里
unit_result=text.stack().head(20)
unit_result.head()

#将代码保存为unit_result,csv
unit_result.to_csv('unit_result.csv')

test = pd.read_csv('unit_result.csv')

test.head()

 2.6 数据运用

2.6.1  了解GroupBy机制

       GroupBy是Pandas提供的强大的数据聚合处理机制，可以对大量级的多维数据进行透视，同时GroupBy还提供强大的apply函数，使得在多维数据中应用复杂函数得到复杂结果成为可能(这也是个人认为在实际业务分析中，数据量没那么大的情况下，Pandas相较于Excel透视表最有优势的一点).从抽象的“道”层面，在不涉及具体代码的情况下，我们去理解groupby主要是通过“分拆-应用-聚合”三个环节。

2.6.2：计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价

df  = text['Fare'].groupby(text['Sex'])
means = df.mean()
means

2.6.3：统计泰坦尼克号中男女的存活人数

survived_sex = text['Survived'].groupby(text['Sex']).sum()
survived_sex.head()

2.6.4：计算客舱不同等级的存活人数

survived_pclass = text['Survived'].groupby(text['Pclass'])
survived_pclass.sum()

2.6.5：统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值

text.groupby(['Pclass','Age'])['Fare'].mean().head()

 2.6.6：将任务二和任务三的数据合并，并保存到sex_fare_survived.csv

result = pd.merge(means,survived_sex,on='Sex')
result


result.to_csv('sex_fare_survived.csv')

 2.6.7：得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数最多的年龄段，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）

#不同年龄的存活人数
survived_age = text['Survived'].groupby(text['Age']).sum()
survived_age.head()


#找出最大值的年龄段
survived_age[survived_age.values==survived_age.max()]

_sum = text['Survived'].sum()
print(_sum)


#首先计算总人数
_sum = text['Survived'].sum()

print("sum of person:"+str(_sum))

precetn =survived_age.max()/_sum

print("最大存活率："+str(precetn))