4.1 数据分析-excel 基本操作

news2024/11/13 9:33:16

第四节:数据分析-excel 基本操作

课程目标

  • 学会excel 基本操作

课程内容

数据伪造

产生一份招聘数据

import pandas as pd
from faker import Faker
import random
import numpy as np

# 创建一个Faker实例,用于生成假数据,指定中文本地化
fake = Faker('zh_CN')

# 定义一些可能的公司大小和领域
company_sizes = ['小型', '中型', '大型']
company_fields = ['科技', '金融', '教育', '医疗', '制造']

# 准备数据集
data = []

for i in range(1000):
    city = fake.city_name() if random.random() > 0.1 else np.nan  # 10% 的概率生成缺失值 
    full_name = fake.company()
    company_id = fake.uuid4()
    short_name = full_name[:2]
    size = random.choice(company_sizes)
    job_title = fake.job()
    business_district = fake.street_address()
    department = job_title
    education_requirement = random.choice(['本科', '硕士', '博士', '无要求'])
    field = random.choice(company_fields)
    job_id = fake.uuid4() if random.random() > 0.1 else np.nan  # 10% 的概率生成缺失值
    benefits = ', '.join(random.sample(['五险一金', '带薪年假', '年终奖', '股票期权', '弹性工作'], random.randint(1, 5)))
    
    salary = random.randint(3000, 50000) if random.random() > 0.1 else np.nan  # 10% 的概率生成缺失值 
    experience_required = f"{random.randint(1, 10)}年"
    # 上班时间 8:00-10:00
    start_work_time = f"{random.randint(8, 10)}:00"
    end_work_time = f"{random.randint(18, 20)}:00"

    data.append([city, full_name, company_id, short_name, size, business_district, department, education_requirement, field, job_id, benefits, job_title, salary, experience_required,start_work_time, end_work_time])

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=[
    '城市', '公司全名', '公司ID', '公司简称', '公司大小', '公司所在商区', '职位所属', '教育要求', '公司所属领域', '职位ID', '职位福利', '职位', '薪水', '工作年限要求',"上班时间","下班时间"
])

# 写入Excel文件
df.to_excel('company_data.xlsx', index=False)
df.to_csv('company_data.csv', index=False)

print("数据已成功写入Excel文件。")
格式化
根据文本自动调整列宽

在这里插入图片描述

数据清洗
缺失值处理
  • 定位缺失值
    分别点击A列,B列,C列…
    在这里插入图片描述
    查看每列字数确定哪些列缺失
    在这里插入图片描述
  • 定位缺失值选中缺失列
    在这里插入图片描述
  • 处理缺失值
    • 删除
      在这里插入图片描述

    • 填充固定值 输入框输入值,按ctrl+enter
      在这里插入图片描述

    • 填充特殊值(平均值,总数,中位数)求出值后,方法同上

数值型
求和

比如我们要求所有薪资总量,使用SUM函数
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求均值

使用AVERAGE函数
在这里插入图片描述

求众数

MODE.SNGL函数
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中位数

函数MEDIAN
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统计数量

COUNT函数
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有值的有896个,说名有缺失值

文本型
查找

比如看下哪些公司有带薪年假,有则为位置,没有则为0,需要FIND函数和IFERROR函数配合使用
在这里插入图片描述

字符长度

如获取福利待遇长度,后面通过该长度对优秀公司排序
LEN函数
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左截取

比如获取公司名字简称,可以用LEFT函数
在这里插入图片描述

右截取

比如要获取公司类型,用RIGHT函数,截取后6个字符
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连接

比如将上下班时间连在一起
CONCATENATE函数
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分析
排行

获取当前福利待遇的排行 RANK函数
在这里插入图片描述

筛选满足条件的并排行

在这里插入图片描述

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