用python實現一個完整的小案例

今天分享一個python的小實例，結合工作場景，對工作中經常會用到的一些函數進行實操。仔細閱讀哦，適合新手小白的避坑指南~

在本文中，你可以領略到的知識點（坑）包括但不限於：

• 如何成功導入一個csv文件？
• 如何查看字段類型？
• 如何對字段進行類型轉換？
• 如何使用日期轉換函數？
• 如何使用pivot_table?
• 如何畫圖？
  …

吼吼，直接上實例！

step1 導入各種包

妥妥的導入各種工具包，numpy, pandas之類的，這步一般不會出錯，略過；

step2 導入文件

導入文件，工作中我們一般用csv文件，在存儲的時候要存成utf-8格式的csv, 敲黑板哦！如果存錯格式，會有各種報錯。

step 3 數據清洗

這是經常會忽略的一步，你會看到上圖中p_date的值都是20201027的樣子，你確定這是int, 還是string還是啥呢？ 你不確定，python就會坑你，後面可能會報錯。需要先看一下數據類型, 這一步很重要，不信你試試。

所以你知道了，p_date在這裏是int64，這裏會對未來的計算有點影響哦。

(1) 先分享一個錯誤的方式，你看報錯是說strptime的輸入需要一個str形式，但是這裏提供的是int格式。

（2） 正確方法是先轉換成str格式，再利用日期轉換函數
你看通過astype(str)將p_date轉成string類型後，strptime就不會報錯了。而轉換好的p_date長這樣‘2020-10-28’。

step4 計算（其實也是處理數據）

先做一下透視表，看一下每天不同reason(分類）下的new_cnt（某個新增數量）總和。

我們還想加一個比例，看一下各個reason的新增數量佔比，可以這樣寫：

你可以看到，除了ratio, 還附贈了一個ratio_1, 而兩個字段的類型是不同的哦，一個是float, 一個是string, 之後在計算或者畫圖的時候要區分。

step 5 可視化

想清楚圖形展示的方式，x, y軸，legend分別是啥？ 就可以開始畫了~ 我們用pivot_table去實現, x是日期，columns代表legend, values則是y軸對應的數值，之後調用iplot就OK啦~

如果用ratio_1會怎樣？ 會報錯啦，因爲ratio_1是string類型，不能聚合呦。
好，到這一步爲止，你已經用python完成了一個簡單的task, 恭喜！