Pandas案例--人口密度分析

• 需求：
  • 导入文件，查看原始数据
  • 将人口数据和各州简称数据进行合并
  • 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除
  • 查看存在缺失数据的列
  • 找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作
  • 为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN
  • 合并各州面积数据areas
  • 我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据，找出是哪些行
  • 去除含有缺失数据的行
  • 找出2010年的全民人口数据
  • 计算各州的人口密度
  • 排序，并找出人口密度最高的五个州 df.sort_values()

import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series
import pandas as pd

abb = pd.read_csv('./data/state-abbrevs.csv')
abb.head(2)

pop = pd.read_csv('./data/state-population.csv')
pop.head(2)

area = pd.read_csv('./data/state-areas.csv')
area.head(2)

# 将人口数据和各州简称数据进行合并
abb_pop = pd.merge(abb,pop,left_on='abbreviation',right_on='state/region',how='outer')
abb_pop.head(2)

# 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除
abb_pop.drop(labels='abbreviation',axis=1,inplace=True)
abb_pop.head(2)

# 查看存在缺失数据的列
abb_pop.isnull().any(axis=0)

state            True
state/region    False
ages            False
year            False
population       True
dtype: bool

# 找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作
# 1.state列中哪些值为空
abb_pop['state'].isnull()

0       False
1       False
2       False
        ...  
2542     True
2543     True
Name: state, Length: 2544, dtype: bool

# 2.可以将step1中空对应的行数据取出(state中的空值对应的行数据)
abb_pop.loc[abb_pop['state'].isnull()]

# 3.将对应的行数据中指定的简称列取出
abb_pop.loc[abb_pop['state'].isnull()]['state/region'].unique()

array(['PR', 'USA'], dtype=object)

# 为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN
# 1.先将USA对应的state列中的空值定位到
abb_pop['state/region'] == 'USA'

0       False
1       False
2       False
3       False
        ...  
2541     True
2542     True
2543     True
Name: state/region, Length: 2544, dtype: bool

# 2,将布尔值作为原数据的行索引，取出USA简称对应的行数据
abb_pop.loc[abb_pop['state/region'] == 'USA']

# 3.获取符合要求行数据的行索引
indexs = abb_pop.loc[abb_pop['state/region'] == 'USA'].index

# 4.将indexs这些行中的state列的值批量赋值成united states
abb_pop.loc[indexs,'state'] = 'United Status'

# 将PR对应的state列中的空批量赋值成 PUERTO RICO
abb_pop['state/region'] == 'PR'
abb_pop.loc[abb_pop['state/region'] == 'PR']
indexs = abb_pop.loc[abb_pop['state/region'] == 'PR'].index
abb_pop.loc[indexs,'state'] = 'PUERTO RICO'

# 合并各州面积数据areas
abb_pop_area = pd.merge(abb_pop,area,how='outer')
abb_pop_area.head(3)

# 我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据，找出是哪些行
abb_pop_area['area (sq. mi)'].isnull()
# 将空值对应的行数据取出
indexs = abb_pop_area.loc[abb_pop_area['area (sq. mi)'].isnull()].index
indexs

Int64Index([2448, 2449, 2450, 2451, 2452, 2453, 2454, 2455, 2456, 2457, 2458,
            2459, 2460, 2461, 2462, 2463, 2464, 2465, 2466, 2467, 2468, 2469,
            2470, 2471, 2472, 2473, 2474, 2475, 2476, 2477, 2478, 2479, 2480,
            2481, 2482, 2483, 2484, 2485, 2486, 2487, 2488, 2489, 2490, 2491,
            2492, 2493, 2494, 2495, 2496, 2497, 2498, 2499, 2500, 2501, 2502,
            2503, 2504, 2505, 2506, 2507, 2508, 2509, 2510, 2511, 2512, 2513,
            2514, 2515, 2516, 2517, 2518, 2519, 2520, 2521, 2522, 2523, 2524,
            2525, 2526, 2527, 2528, 2529, 2530, 2531, 2532, 2533, 2534, 2535,
            2536, 2537, 2538, 2539, 2540, 2541, 2542, 2543],
           dtype='int64')

# 去除含有缺失数据的行
abb_pop_area.drop(labels=indexs,axis=0,inplace=True)

# 找出2010年的全民人口数据    条件查询
abb_pop_area.query('year == 2010 & ages == "total"')

# 计算各州的人口密度
abb_pop_area['midu'] = abb_pop_area['population'] / abb_pop_area['area (sq. mi)']
abb_pop_area.head(2)

# 排序，并找出人口密度最高的五个州   df.sort_values()
abb_pop_area.sort_values(by='midu',axis=0,ascending=False).head(5)

abb_pop_area.groupby(by='state')['area (sq. mi)'].max().sort_values(ascending=False).head(5)

state
Alaska        656425.0
Texas         268601.0
California    163707.0
Montana       147046.0
New Mexico    121593.0
Name: area (sq. mi), dtype: float64

Pandas案例--人口密度分析

原文：https://www.cnblogs.com/zyyhxbs/p/11708544.html