Python数据分析实战：处理缺失值与统计操作

"这篇文档是关于使用Python进行数据分析的基础示例，主要展示了如何处理和分析USA.gov通过Bitly收集的匿名用户数据。涉及到的数据包括时区(tz)信息和浏览器、设备与应用(a)信息。文章中展示了如何处理缺失值和空值，以及如何进行数据归一化和创建透视表来获取特定指标的统计结果。" 在Python数据分析中，Pandas库是一个不可或缺的工具。在本示例中，首先导入了json、numpy、pandas和matplotlib.pyplot库。`json.loads()`函数用于解析JSON格式的数据，`pd.DataFrame()`则将解析后的数据转化为DataFrame对象，便于进一步操作。 针对tz列（时区信息）的数据清洗，使用了`df.info()`查看数据概况，发现存在缺失值。通过`fillna()`方法填充缺失值，用'missing'表示。然后，使用`value_counts()`统计每个时区出现的频率，发现有空值，将其设置为'unkonwn'。通过`plot.barh()`绘制水平条形图展示前10个最常见时区的分布。 在处理'a'列（浏览器、设备与应用信息）时，首先对数据进行抽样查看，然后为了统计'Windows'与非'Windows'的相关量，使用条件筛选去除缺失值，并创建新列"os"。利用`str.contains()`检查'a'列是否包含'Windows'字符串，通过`np.where()`函数创建"os"列，将满足条件的行标记为'Windows'，否则标记为'notWindows'。最后，删除原始'a'列以简化数据结构。 接下来，使用`groupby()`对数据进行分组，按照'tz'和'os'两列进行聚合，然后使用`size()`计算每组的大小，得到tz-os的计数。这为进一步分析提供了基础，例如，可以计算出在不同时区和操作系统组合下的用户数量。 若要探究不同性别对各电影的平均打分，可以使用透视表（pivot table）。Pandas的`pivot_table()`函数可以方便地实现这一操作，它允许我们按指定列进行分组，计算其他列的统计值，如平均分，同时可以处理冷门作品（评价次数较少的电影），提供更为清晰的视角。 这个基础示例展示了Python数据分析的基本流程，包括数据预处理、特征提取、数据可视化和统计分析，是学习和实践数据分析的良好起点。