大家好，本文将探讨数据探索性分析的两个基本方面：数据集形状和空值。我们将深入了解Pandas如何简化这些任务，重点关注需要同时分析多个表格的情况。使用的库是pandas和tabulate。

数据集形状 

要检索单个表格的形状，可以使用.shape属性。例如，如果有一个名为df的DataFrame，我们可以使用df.shape访问其形状，这将返回一个包含DataFrame行数和列数的元组。

了解数据集的形状是很有价值的，因为它可以帮助我们理解其大小和结构。通过了解行的数量，可以估计正在处理的数据量，而列的数量则揭示了可用于分析的变量或特征。对形状信息的解读使我们能够对数据转换、内存需求和分析潜在限制做出明智的决策。

现在，我们将通过实际的示例来解释和利用真实世界场景中的形状信息。按照以下步骤进行：

• 导入Pandas：首先导入Pandas库，这是在Python中进行数据操作和分析的强大工具：

import pandas as pd

• 读取表格：从Olist数据集中读取相关的表格，该数据集提供了巴西电子商务数据的数据集，这些表格代表了业务的不同方面，包括客户、订单、产品和评论。

customer = pd.read_csv('olist_customers_dataset.csv')
geolocation = pd.read_csv('olist_geolocation_dataset.csv')
order_items = pd.read_csv('olist_order_items_dataset.csv')
order_payments = pd.read_csv('olist_order_payments_dataset.csv')
order_reviews = pd.read_csv('olist_order_reviews_dataset.csv')
orders = pd.read_csv('olist_orders_dataset.csv')
products = pd.read_csv('olist_products_dataset.csv')
sellers = pd.read_csv('olist_sellers_dataset.csv')

• 将表格保存到字典中：将导入的表格存储在字典中。这种方法可以方便地管理和同时访问多个表格，便于跨数据集进行分析。

tables= {
"customer":customer,
"geolocation": geolocation,
"order_items":order_items,
"order_payments":order_payments,
"order_reviews":order_reviews,
"orders":orders,
"products":products,
"sellers":sellers
}

• 遍历表格：使用循环遍历字典并读取每个表格的形状。这提供了Olist数据集中每个表格的行数和列数：

for k,v in tabelas.items():
    print(f'{k}:{v.shape}')

 只需两行代码，就可以输出所有的形状。

处理多个表格中的空值

识别和处理空值是数据分析中的一项关键任务，因为缺失的数据可能会影响结果的准确性和可靠性。识别具有空值的列的最简单方法是结合使用.isna()和.sum()方法：

orders.isna().sum()

 通过将每列中空值的总和除以表格中的记录总数，并将其乘以100，可以计算出空值的百分比，这样就能了解每列中缺失数据的情况。分析空值的百分可使我们能够优先处理具有更高缺失值比例的列，从而提高数据分析的准确性和有效性。

orders.isna().sum()/len(orders) * 100

经过分析发现空值最多的列，即订单表约有3%的空值，现在对多个表格执行相同的分析操作。使用以下代码能够在分析中识别并显示任何数据集的空值：

from tabulate import tabulate

for k, v in tables.items():
    # 用列名创建一个列表
    cols = v.columns.tolist()
    # 创建一个列表，列出每一列的空值的百分比
    null_values = [v[col].isna().sum() / len(v) * 100 for col in cols]
    # 用列名和空值创建一个列表
    formatted_table = [[col, null_value] for col, null_value in zip(cols, null_values)]
    # 输出格式化的表格
    print(f"\nNull values in table {k.upper()}:\n")
    print(tabulate(formatted_table, headers=["Column", "Percentage of Null Values"], tablefmt="grid"))
    print('\n')

 对于每个数据集，可以看到有的列的空值比例为0，而有的列具有较多的空值。