大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)中的應(yīng)用Python版 課件 任務(wù)5.1 利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析

項(xiàng)目5利用Pandas進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與描述分析任務(wù)5.2利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的分組與分段分析任務(wù)5.3利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的交叉與透視分析任務(wù)5.4目錄利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)性分析任務(wù)5.5項(xiàng)目學(xué)習(xí)目標(biāo)1知識(shí)目標(biāo)2能力目標(biāo)3素養(yǎng)目標(biāo)掌握索引排序函數(shù)sort_index()、數(shù)值排序函數(shù)sort_values()以及數(shù)據(jù)排名函數(shù)rank()的使用；掌握常用統(tǒng)計(jì)分析函數(shù)的使用，如sum()、mean()、max()、min()等函數(shù)；掌握分組統(tǒng)計(jì)函數(shù)groupby()、agg()及分段函數(shù)cut()的使用；掌握交叉分析函數(shù)crosstab()及數(shù)據(jù)透視函數(shù)pivot_table()的使用；掌握相關(guān)系數(shù)計(jì)算函數(shù)corr()的使用。能根據(jù)分析需要對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序或排名；能根據(jù)分析需要對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與描述；能根據(jù)分析需要對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和分段；能根據(jù)分析需要對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉和透視分析；能根據(jù)分析需要對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。具有做事認(rèn)真、一絲不茍的學(xué)習(xí)態(tài)度；具有與團(tuán)隊(duì)成員精誠(chéng)合作的精神，能正確面對(duì)成功或失??；具有一定的自學(xué)能力和實(shí)踐創(chuàng)新意識(shí)。引入案例任務(wù)分析知識(shí)解析案例解析任務(wù)實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)評(píng)價(jià)5.1.1數(shù)據(jù)排序5.1.2數(shù)據(jù)排名任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析引入案例美創(chuàng)科技有限公司財(cái)務(wù)人員小王想利用企業(yè)費(fèi)用支出表.xlsx(位置：E:\file\)中的數(shù)據(jù)，對(duì)今年每個(gè)月的招待費(fèi)進(jìn)行排序和排名，大概了解一下招待費(fèi)每個(gè)月的使用情況，那么在Pandas中如何實(shí)現(xiàn)呢？任務(wù)分析要想實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的排序和排名，就要用到Pandas模塊中的索引排序函數(shù)sort_index()、數(shù)值排序函數(shù)sort_values()以及數(shù)據(jù)排名函數(shù)rank()，通過正確選擇函數(shù)、設(shè)置函數(shù)參數(shù)，就能實(shí)現(xiàn)分析目標(biāo)。任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析知識(shí)解析在數(shù)據(jù)分析時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和排名是常用的操作。通過數(shù)據(jù)的排序和排名，比較容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)，找到解決問題的線索。除此之外，排序和排名還有助于對(duì)數(shù)據(jù)檢查糾錯(cuò)，為數(shù)據(jù)的分組或分段提供方便。5.1.1數(shù)據(jù)排序數(shù)據(jù)排序是指使數(shù)據(jù)按一定方式進(jìn)行排列，通過數(shù)據(jù)排序可以更為方便地看出數(shù)據(jù)特征。DataFrame排序可以分為按索引排序和按數(shù)值排序。任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析一、按索引排序按索引排序是指按照DataFrame索引的值升序或者降序重新排列數(shù)據(jù)，在Pandas中利用sort_index()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)按照索引對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。sort_index()函數(shù)的語法格式如下：DataFrame.sort_index(axis=0,level=None,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort’,na_position='last',sort_remaining=True,ignore_index=False,key=None)參數(shù)說明axis接收0或1。表示用來指定排序的軸，0表示根據(jù)行索引排序，1表示根據(jù)列索引排序，默認(rèn)為0。level用來指定索引級(jí)別，若設(shè)置則按照指定的級(jí)別排序，默認(rèn)為None，即以索引的值進(jìn)行排序。ascending接收布爾值或布爾值列表。用來指定是否升序排序，默認(rèn)是True，即升序排序。inplace接收布爾值,默認(rèn)為False。如果設(shè)置為True,則在原地（原來的數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作。na_position接收'first'或'last'。用來指定空值（NaN）應(yīng)該排序的位置，默認(rèn)為'last'，即放在最后面。任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析【做中學(xué)5.1.1】讀入應(yīng)交個(gè)稅表.xlsx（位置：E:\file\），將工號(hào)設(shè)置為行索引，然后根據(jù)行索引升序排列?！咀鲋袑W(xué)5.1.1】解析如下：導(dǎo)入Pandas模塊和Excel表格數(shù)據(jù)。程序如下：importpandasaspd#引入Pandas模塊#讀取Excel表格數(shù)據(jù)df=pd.read_excel(r'E:\file\應(yīng)交個(gè)稅表.xlsx')df#查看dfSTEP01將工號(hào)列設(shè)置為行索引，并按照行索引升序排列。程序如下：df1=df.set_index('工號(hào)')#將工號(hào)列設(shè)置為行索引df1.sort_index(inplace=True)df1#查看df1STEP02任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析二、按數(shù)值排序按數(shù)值排序是指可以按照DataFrame某一列(行)或幾列(行)的值升序或者降序的方式重新排列數(shù)據(jù)，在Pandas中利用sort_values()函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)值的排序。sort_values()函數(shù)的語法格式如下：DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=Ture,inplace=Flase,kind='quicksort’,na_position='last',ignore_index=False,key=None)參數(shù)說明by接收字符串（行名或者列名），也可以是字符串的列表（多個(gè)行名或者多個(gè)列名），需要配合axis參數(shù)使用。如果axis=0或者"index"，那么by="列名"；如果axis=1或者"columns"，那么by="行名"。axis若axis=0或'index'，則按照指定列中數(shù)據(jù)大小排序；若axis=1或'columns'，則按照指定行中數(shù)據(jù)大小排序，默認(rèn)axis為0。ascending接收布爾值或布爾值列表。指定是否升序排序，默認(rèn)是True，即升序排序。inplace接收布爾值,默認(rèn)為False。如果設(shè)置為True,則在原地（原來的數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作。na_position接收'first'或'last'。表示指定空值（NaN）應(yīng)該排序的位置，默認(rèn)為'last'，即放在最后面。【請(qǐng)注意】sort_values()函數(shù)必須指定by參數(shù)，即必須指定行或列。任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析【做中學(xué)5.1.2】讀入應(yīng)交個(gè)稅表.xlsx（位置：E:\file\），對(duì)表格中的數(shù)據(jù)按列進(jìn)行排序?！咀鲋袑W(xué)5.1.2】解析如下：導(dǎo)入Pandas模塊和Excel表格，并根據(jù)應(yīng)交個(gè)稅列升序排列。程序如下：importpandasaspd#引入Pandas#讀取Excel表格數(shù)據(jù)df=pd.read_excel(r'E:\file\應(yīng)交個(gè)稅表.xlsx')df.sort_values(by='應(yīng)交個(gè)稅')#根據(jù)應(yīng)交個(gè)稅列升序排列STEP01根據(jù)應(yīng)交個(gè)稅列和工號(hào)列兩列排序，并且應(yīng)交個(gè)稅列、工號(hào)列都降序排列。程序如下：df.sort_values(by=['應(yīng)交個(gè)稅','工號(hào)'],

ascending=[False,False])STEP02任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析rank()函數(shù)的語法格式如下：DataFrame.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True,pct=False)5.1.2數(shù)據(jù)排名參數(shù)說明axis接收0或'index'，1或'columns'。表示沿著行或列計(jì)算排名，默認(rèn)為0。method接收'average'，'min'，'max'，'first'或'dense'，默認(rèn)為'average'。表示如何對(duì)相同數(shù)值進(jìn)行排名，不同的取值含義如下：①average：在相等分組中，為各個(gè)值分配平均排名；②min：使用整個(gè)分組的最小排名；③max：使用整個(gè)分組的最大排名；④first:按值在原始數(shù)據(jù)中的出現(xiàn)順序分配排名；⑤dense：類似于'min’，但組之間的排名始終提高1，即并列的數(shù)據(jù)只占據(jù)一個(gè)名次。numeric_only接收布爾值，表示是否僅僅計(jì)算數(shù)字型的columns。na_option接收'keep'，'top'或'bottom'，默認(rèn)為'keep'。表示NaN值是否參與排名及如何排名，不同的取值含義如下：①keep：將NaN等級(jí)分配給NaN值；②top：如果升序，則將最小等級(jí)分配給NaN值；③bottom：如果升序，則將最高等級(jí)分配給NaN值。ascending接收布爾值，默認(rèn)為True。表示某列（行）元素是否按升序排名。pct接收布爾值，默認(rèn)為False。表示是否以百分比形式顯示返回的排名。任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析【做中學(xué)5.1.3】讀入應(yīng)交個(gè)稅表.xlsx（位置：E:\file\），對(duì)表格中的應(yīng)交個(gè)稅列使用method參數(shù)的四種取值進(jìn)行排名。【做中學(xué)5.1.3】程序如下：importpandasaspd#引入Pandas模塊df=pd.read_excel(r'E:\file\應(yīng)交個(gè)稅表.xlsx')df['rank_avg']=df['應(yīng)交個(gè)稅'].rank(ascending=False)df['rank_min']=df['應(yīng)交個(gè)稅'].rank(method='min',ascending=False)df['rank_max']=df['應(yīng)交個(gè)稅'].rank(method='max',ascending=False)df['rank_fir']=df['應(yīng)交個(gè)稅'].rank(method='first',ascending=False)df['rank_den']=df['應(yīng)交個(gè)稅'].rank(method='dense',ascending=False)df#查看df內(nèi)容任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析讀取企業(yè)費(fèi)用支出表.xlsx（位置：E:\file\）獲取數(shù)據(jù)。程序如下：importpandasaspd#導(dǎo)入Pandas模塊#讀入Excel表格數(shù)據(jù)df=pd.read_excel(r'E:\file\企業(yè)費(fèi)用支出表.xlsx')df.head()#查看前5行數(shù)據(jù)STEP01案例解析任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析使用sort_values()函數(shù)對(duì)招待費(fèi)按降序排列。程序如下：df1=df.sort_values(by="招待費(fèi)",ascending=False)df1.head()#查看df前5行STEP02案例解析任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析使用rank()函數(shù)對(duì)招待費(fèi)進(jìn)行排名，并在原來df增加排名列。程序如下：df['排名']=df['招待費(fèi)'].rank(method='dense',ascending=False)df#查看dfSTEP03任務(wù)5.1利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和排名分析任務(wù)實(shí)訓(xùn)請(qǐng)上機(jī)編寫程序?qū)崿F(xiàn)以下要求：讀取企業(yè)費(fèi)用支出表.xlsx（位置：E:\file\）