利用Pandas与MSSQL进行数据分析-猿码集

1. 简介

在数据分析过程中，我们经常需要从存储数据的关系型数据库中提取数据进行分析。本文介绍如何利用Python的Pandas库和MSSQL数据库进行数据分析。

2. Pandas简介

Pandas是一个基于NumPy的开源Python库，提供了快速、灵活、易用的数据结构和数据分析工具。

2.1 数据结构

Pandas提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。

Series是一维带标签数组，可以包含任何数据类型。标签可以是整数、浮点数、字符串等。

DataFrame是类似电子表格的二维表格，每列可以有不同的数据类型。每个DataFrame都有一个行索引和一个列索引。

2.2 数据分析工具

Pandas提供了许多数据分析工具，包括：

数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等。

数据变换：按组计算统计量、透视表等。

数据可视化：绘制图表和可视化数据。

3. 连接MSSQL数据库

连接MSSQL数据库需要使用pymssql库。在连接之前需要先安装该库。

!pip install pymssql

连接MSSQL数据库需要用到以下信息：

服务器地址

数据库名称

用户名

密码

首先，我们可以通过以下代码检查数据库连接是否成功：

import pymssql
conn = pymssql.connect(server='my_server_name', database='my_database_name', 
                       user='my_user_name', password='my_password')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT @@version')
print(cursor.fetchone()[0])
conn.close()

如果成功连接到数据库，该代码将输出数据库版本号。

4. 读取数据

在连接到MSSQL数据库之后，我们就可以读取数据了。

读取数据需要用到以下函数：

pandas.read_sql(sql, con, params=None)

该函数接受以下参数：

sql：要执行的SQL查询

con：已打开的数据库连接

params：参数列表，用于格式化SQL查询

例如，以下代码读取一个名为employees的表格：

import pandas as pd
import pymssql
conn = pymssql.connect(server='my_server_name', database='my_database_name', 
                       user='my_user_name', password='my_password')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM employees', conn)
conn.close()

上述代码将查询employees表格中所有的数据，并将结果存储在Pandas的DataFrame中。

5. 数据分析

5.1 数据清洗

在进行数据分析之前，我们需要先清洗数据。数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复值等。

下面我们以employees表格为例，介绍如何清洗数据：

5.1.1 缺失值处理

缺失值是指表格中某些单元格没有值。Pandas提供了以下方法处理缺失值：

DataFrame.isnull()：检查每个单元格是否为空值，并返回布尔值DataFrame。

DataFrame.notnull()：检查每个单元格是否不为空值，并返回布尔值DataFrame。

DataFrame.dropna()：删除包含缺失值的行或列。

DataFrame.fillna()：用指定值填充缺失值。

例如，以下代码删除包含缺失值的行：

df.dropna()

5.1.2 异常值处理

异常值是指与其他值相差过大的值。Pandas提供了以下方法检查和处理异常值：

DataFrame.describe()：计算每一列的统计量，包括均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。

DataFrame.quantile(q)：计算每个数列的q分位数。

DataFrame.clip()：将指定范围之外的值都设置为指定范围的边界值。

例如，以下代码使用均值填充过大或过小的工资数值：

mean_wage = df['wage'].mean()
std_wage = df['wage'].std()
df['wage'] = df['wage'].clip(lower=mean_wage - 2*std_wage, upper=mean_wage + 2*std_wage)

5.1.3 重复值处理

重复值是指两行或多行具有相同的值。可以使用以下方法删除重复行：

DataFrame.duplicated()：检查是否有重复的行。

DataFrame.drop_duplicates()：删除重复行。

例如，以下代码删除所有重复的行：

df.drop_duplicates(inplace=True)

5.2 数据变换

在清洗完数据后，下一步是对数据进行变换，以实现我们的分析目的。

下面我们以employees表格为例，介绍如何对数据进行变换：

5.2.1 分组和聚合

分组是指按照指定的列将数据分成多个子集。聚合是指计算每个子集的统计量。

Pandas提供了以下方法进行分组和聚合：

DataFrame.groupby()：按指定列分组。

DataFrame.aggregate()：按指定列计算统计量。

例如，以下代码按照地区分组，并计算每个地区的平均工资：

df.groupby('region')['wage'].mean()

5.2.2 透视表

透视表是指根据多个列对数据进行汇总，并进行计算。可以使用以下方法创建透视表：

DataFrame.pivot_table()：创建透视表。

例如，以下代码创建一个地区和职位级别的透视表，并计算平均工资和总工资：

df.pivot_table(values=['wage'], index=['region', 'position'], 
               aggfunc={'wage': ['mean', 'sum']})

5.3 数据可视化

数据可视化是指使用图表和其他形式的图形表示数据。

Pandas提供了以下方法进行数据可视化：

DataFrame.plot()：绘制图表。

例如，以下代码将地区和工资分别绘制成条形图：

df.plot(kind='bar', x='region', y='wage')

6. 结论

利用Pandas和MSSQL进行数据分析可以实现快速并且高效的数据处理过程。通过清洗、变换和可视化数据，可以发现数据背后的规律和趋势，支持更好的决策。

利用Pandas与MSSQL进行数据分析