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Pandas數(shù)據(jù)處理
Matplotlib繪圖
彩蛋：利用pyinstaller將py文件打包為exe
雖然本文使用的數(shù)據(jù)(醫(yī)學(xué)相關(guān))不會(huì)出現(xiàn)在你平時(shí)的工作學(xué)習(xí)中，但是處理的過(guò)程比如導(dǎo)入數(shù)據(jù)、缺失值處理、數(shù)據(jù)去重、計(jì)算、匯總、可視化、導(dǎo)出等操作卻是重要的，甚至還教你如何將程序打包之后對(duì)于重復(fù)的工作可以一鍵完成！因此我十分建議從文末獲取數(shù)據(jù)邊敲邊思考，畢竟像這樣配有詳細(xì)注釋的代碼講解并不多～
今天分享的案例來(lái)源于一個(gè)著名的實(shí)驗(yàn)Cell Counting Kit-8。首先我們來(lái)看下原始數(shù)據(jù)：
data，將原始數(shù)據(jù)data.xlsx放進(jìn)去，之后運(yùn)行完程序后文件夾會(huì)新增3個(gè)文件：
而這三個(gè)文件就是我們需要的結(jié)果
均值匯總表
均值-標(biāo)準(zhǔn)差匯總表
折線圖
現(xiàn)在我們就來(lái)講解如何實(shí)現(xiàn)。
首先導(dǎo)入庫(kù)并調(diào)用函數(shù)獲取桌面文件夾路徑并寫(xiě)在全局
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import random
def GetDesktopPath():
return os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop')
path = GetDesktopPath() + '/data/'導(dǎo)入原始數(shù)據(jù)并去除缺失值
dat = pd.read_excel(path + 'data.xlsx',
sheet_name=0,
header=None,
index_col=0)
dat = dat.dropna(how='any', axis=0)獲取重復(fù)次數(shù)，分組個(gè)數(shù)和天數(shù)。原始數(shù)據(jù)有6天、5組、5次重復(fù)，雖然也可以直接使用這三個(gè)數(shù)據(jù)，但以后的實(shí)驗(yàn)這三個(gè)可能會(huì)更改，為了讓代碼能夠復(fù)用，最好不要寫(xiě)死
# 獲取分組個(gè)數(shù)
ngroup = dat.index.value_counts().shape[0]
# 獲取列數(shù)即重復(fù)次數(shù)
nrep = dat.shape[1]
# 獲取天數(shù)（操作的批次數(shù)）即用總行數(shù)除以組數(shù)，用整除是為了返回int
nd = dat.shape[0] // ngroup去掉極大值和極小值。這里用的解決辦法是逐行升序排序，然后去掉第一個(gè)和最后一個(gè)數(shù)據(jù)，可以用apply+lambda處理
df = dat.apply(lambda x: sorted(x)[1:nrep - 1], axis=1)
df = df.to_frame(name='total')
for i in range(nrep - 2):
df[f'{i + 1}'] = df['total'].str[i]
df.drop(columns=['total'], inplace=True)用匿名函數(shù)排序返回的是Series的升序列表，須有轉(zhuǎn)換回DataFrame再拆成三列，最后去掉原來(lái)返回那一列即可。因此有了如上代碼
在常規(guī)列中添加分組信息和批次信息，便于后續(xù)做匯總表
df['group'] = df.index
day_lst = []
for i in range(nd):
day_lst.append(f'Day{i}')
# 用列表推導(dǎo)式做列表內(nèi)元素重復(fù)并添加新列
df['day'] = [i for i in day_lst for _ in range(ngroup)]效果如圖：
根據(jù)D0的各組均值對(duì)所有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，可以簡(jiǎn)單理解為DO批次5個(gè)組去除兩個(gè)極值后各求平均值，這5個(gè)批次的5個(gè)組各自除于D0對(duì)應(yīng)組的均值）
# 根據(jù)組數(shù)取出D0的所有行數(shù)，然后按行求均值，會(huì)自動(dòng)忽略文本信息
mean_lst = df.iloc[0:ngroup, :].mean(axis = 1).tolist()
# 由于接下來(lái)要按行進(jìn)行迭代，且索引的分組信息已經(jīng)有一個(gè)新列來(lái)表述，這里重置索引方便迭代
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
# 迭代的內(nèi)容看起來(lái)復(fù)雜實(shí)際上不難
# 本質(zhì)上就是將迭代行的數(shù)據(jù)和D0對(duì)應(yīng)分組均值相除
for index, i in df.iterrows():
df.iloc[index, 0:nrep - 2] = i[0:nrep - 2] / mean_lst[index % ngroup]標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)束后即可獲取均值和標(biāo)準(zhǔn)差
# 同樣mean和std均會(huì)忽略非數(shù)值列
# 謹(jǐn)慎一點(diǎn)用df['mean'] = df.iloc[:, 0:nrep - 2].mean(axis=1)也可以
df['mean'] = df.mean(axis=1)
df['std'] = df.std(axis=1)
# 獲取最后四列
results = df.iloc[:, -4:]制作數(shù)據(jù)透視表并導(dǎo)出
# 用round保留4位有效數(shù)字
tb1 = pd.pivot_table(data=results,
index='group',
columns='day',
values='mean').round(4)
tb2 = pd.pivot_table(data=results,
index='group',
columns='day',
values=['mean', 'std']).round(4)
tb1.to_excel(path + '/result(mean).xlsx',
index=True,
header=True)
tb2.to_excel(path + '/result(mean+std).xlsx',
index=True,
header=True)在Jupyter Notebook呈現(xiàn)結(jié)果如下，在Excel的呈現(xiàn)如本文開(kāi)頭所示
利用matplotlib畫(huà)圖，補(bǔ)充兩個(gè)細(xì)節(jié)，如果在Jupyter Notebook希望出圖需要加上如下代碼
%matplotlib inline如果有中文字符需要呈現(xiàn)也同樣需要用代碼設(shè)置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']匯總表的索引（組名）可以用做圖像的標(biāo)簽。而顏色和折線上標(biāo)記樣式所用的測(cè)量是根據(jù)所需的個(gè)數(shù)隨機(jī)無(wú)放回抽樣
group_lst = tb1.index.tolist()
colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y']
color_lst = random.sample(colors, ngroup)
markers = ['.', ',', 'o', 'v', '^', '<', '>',
'1', '2', '3', '4', 's', 'p', '*', 'h', 'H', '+', 'x', 'D', 'd']
marker_lst = random.sample(markers, ngroup)最后的畫(huà)圖代碼：
# 設(shè)置畫(huà)布大小
plt.figure(figsize=(8, 5))
for i in range(ngroup):
plt.plot(tb1.iloc[i, :].tolist(),
f'{color_lst[i]}{marker_lst[i]}-', lw=2)
plt.xticks(range(0, nd), day_lst, fontsize=18)
plt.ylabel('Relative Cell Amount', fontsize=18)
plt.legend(group_lst, loc='best', fontsize=12)
# 讓圖像的顯示分布正常
plt.tight_layout()
# 保存一定要在調(diào)用展示之前
plt.savefig(path + '/折線圖.png')
plt.show()首先在命令行使用pip安裝pyinstaller
pip install pyinstaller聯(lián)系客服
