Learn Data Analysis with Python Lessons in Coding — A.J. Henley Dave Wolf Learn Data Analysis with Python Lessons in Coding A.J. Henley Dave Wolf Learn Data Analysis with Python: Lessons in Coding...

1 answer below »
DUMMY


Learn Data Analysis with Python Lessons in Coding — A.J. Henley Dave Wolf Learn Data Analysis with Python Lessons in Coding A.J. Henley Dave Wolf Learn Data Analysis with Python: Lessons in Coding ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3485-3 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3486-0 https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3486-0 Library of Congress Control Number: 2018933537 Copyright © 2018 by A.J. Henley and Dave Wolf This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of the trademark. The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to proprietary rights. While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the material contained herein. Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr Acquisitions Editor: Steve Anglin Development Editor: Matthew Moodie Coordinating Editor: Mark Powers Cover designed by eStudioCalamar Cover image designed by Freepik (www.freepik.com) Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York, 233 Spring Street, 6th Floor, New York, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, email [email protected], or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation. For information on translations, please email [email protected]; for reprint, paperback, or audio rights, please email [email protected]. Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales. Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/9781484234853. For more detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code. Printed on acid-free paper A.J. Henley Washington, D.C., District of Columbia, USA Dave Wolf Adamstown, Maryland, USA https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3486-0 iii About the Authors �������������������������������������������������������������������������������vii About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������ix Table of Contents Chapter 1: How to Use This Book����������������������������������������������������������1 Installing Jupyter Notebook ����������������������������������������������������������������������������������1 What Is Jupyter Notebook? �����������������������������������������������������������������������������2 What Is Anaconda? ������������������������������������������������������������������������������������������2 Getting Started ������������������������������������������������������������������������������������������������3 Getting the Datasets for the Workbook’s Exercises �����������������������������������������4 Chapter 2: Getting Data Into and Out of Python ������������������������������������5 Loading Data from CSV Files ���������������������������������������������������������������������������������5 Your Turn ����������������������������������������������������������������������������������������������������������7 Saving Data to CSV �����������������������������������������������������������������������������������������������7 Your Turn ����������������������������������������������������������������������������������������������������������8 Loading Data from Excel Files�������������������������������������������������������������������������������8 Your Turn ����������������������������������������������������������������������������������������������������������9 Saving Data to Excel Files �����������������������������������������������������������������������������������10 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������11 Combining Data from Multiple Excel Files ����������������������������������������������������������11 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������13 Loading Data from SQL ���������������������������������������������������������������������������������������13 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������14 iv Saving Data to SQL ���������������������������������������������������������������������������������������������15 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������16 Random Numbers and Creating Random Data ���������������������������������������������������16 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������18 Chapter 3: Preparing Data Is Half the Battle���������������������������������������19 Cleaning Data ������������������������������������������������������������������������������������������������������19 Calculating and Removing Outliers ���������������������������������������������������������������20 Missing Data in Pandas Dataframes ��������������������������������������������������������������22 Filtering Inappropriate Values ������������������������������������������������������������������������24 Finding Duplicate Rows ���������������������������������������������������������������������������������26 Removing Punctuation from Column Contents ����������������������������������������������27 Removing Whitespace from Column Contents ����������������������������������������������28 Standardizing Dates ��������������������������������������������������������������������������������������29 Standardizing Text like SSNs, Phone Numbers, and Zip Codes ���������������������31 Creating New Variables ���������������������������������������������������������������������������������������32 Binning Data ��������������������������������������������������������������������������������������������������33 Applying Functions to Groups, Bins, and Columns ����������������������������������������35 Ranking Rows of Data �����������������������������������������������������������������������������������37 Create a Column Based on a Conditional ������������������������������������������������������38 Making New Columns Using Functions ���������������������������������������������������������39 Converting String Categories to Numeric Variables���������������������������������������40 Organizing the Data ��������������������������������������������������������������������������������������������42 Removing and Adding Columns ���������������������������������������������������������������������42 Selecting Columns �����������������������������������������������������������������������������������������44 Change Column Name �����������������������������������������������������������������������������������45 Setting Column Names to Lower Case ����������������������������������������������������������47 Finding Matching Rows ���������������������������������������������������������������������������������48 Filter Rows Based on Conditions �������������������������������������������������������������������50 Table of ConTenTsTable of ConTenTs v Selecting Rows Based on Conditions ������������������������������������������������������������51 Random Sampling Dataframe �����������������������������������������������������������������������52 Chapter 4: Finding the Meaning ���������������������������������������������������������55 Computing Aggregate Statistics ��������������������������������������������������������������������������55 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������57 Computing Aggregate Statistics on Matching Rows �������������������������������������������58 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������59 Sorting Data ��������������������������������������������������������������������������������������������������������59 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������60 Correlation ����������������������������������������������������������������������������������������������������������60 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������62 Regression ����������������������������������������������������������������������������������������������������������62 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������63 Regression without Intercept ������������������������������������������������������������������������������64 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������64 Basic Pivot Table �������������������������������������������������������������������������������������������������65 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������68 Chapter 5: Visualizing Data ����������������������������������������������������������������69 Data Quality Report ���������������������������������������������������������������������������������������������69 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������71 Graph a Dataset: Line Plot �����������������������������������������������������������������������������������71 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������74 Graph a Dataset: Bar Plot ������������������������������������������������������������������������������������74 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������76 Graph a Dataset: Box Plot �����������������������������������������������������������������������������������76 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������79 Table of ConTenTsTable of ConTenTs vi Graph a Dataset: Histogram ��������������������������������������������������������������������������������79 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������82 Graph a Dataset: Pie Chart ����������������������������������������������������������������������������������82 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������86 Graph a Dataset: Scatter Plot ������������������������������������������������������������������������������86 Your Turn ��������������������������������������������������������������������������������������������������������87 Chapter 6: Practice Problems �������������������������������������������������������������89 Analysis Exercise 1 ���������������������������������������������������������������������������������������������89 Analysis Exercise 2 ���������������������������������������������������������������������������������������������90 Analysis Exercise 3 ���������������������������������������������������������������������������������������������90 Analysis Exercise 4 ���������������������������������������������������������������������������������������������91 Analysis Project ���������������������������������������������������������������������������������������������91 Required Deliverables �����������������������������������������������������������������������������������93 Index ���������������������������������������������������������������������������������������������������95 Table of ConTenTsTable of ConTenTs vii About the Authors A.J. Henley is a technology educator with over 20 years’ experience as a developer, designer, and systems engineer. He is an instructor at both Howard University and Montgomery College. Dave Wolf is a certified Project Management Professional (PMP) with over 20 years’ experience as a software developer, analyst, and trainer. His latest projects include collaboratively developing training materials and programming bootcamps for Java and Python. ix About the Technical Reviewer Michael Thomas has worked in software development for more than 20 years as an individual contributor, team lead, program manager, and vice president of engineering. Michael has more than ten years of experience working with mobile devices. His current focus is in the medical sector, using mobile devices to accelerate information transfer between patients and health-care providers. 1© A.J. Henley and Dave Wolf 2018 A.J. Henley and D. Wolf, Learn Data Analysis with Python, https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3486-0_1 CHAPTER 1 How to Use This Book If you are already using Python for data analysis, just browse this book’s table of contents. You will probably find a bunch of things that you wish you knew how to do in Python. If so, feel free to turn directly to that chapter and get to work. Each lesson is, as much as possible, self-contained. Be warned! This book is more a workbook than a textbook. If you aren’t using Python for data analysis, begin at the beginning. If you work your way through the whole workbook, you should have a better of idea of how to use Python for data analysis when you are done. If you know nothing at all about data analysis, this workbook might not be the place to start. However, give it a try and see how it works for you. Installing Jupyter Notebook The fastest way to install and use Python is to do what you already know how to do, and you know how to use your browser. Why not use Jupyter Notebook? 2 What Is Jupyter Notebook? Jupyter Notebook is an interactive Python shell that runs in your browser. When installed through Anaconda, it is easy to quickly set up a Python development environment. Since it’s easy to set up and easy to run, it will be easy to learn Python. Jupyter Notebook turns your browser into a Python development environment. The only thing you have to install is Anaconda. In essence, it allows you to enter a few lines of Python code, press CTRL+Enter, and execute the code. You enter the code in cells and then run the currently selected cell. There are also options to run all the cells in your notebook. This is useful if you are developing a larger program. What Is Anaconda? Anaconda is the easiest way to ensure that you don’t spend all day installing Jupyter. Simply download the Anaconda package and run the installer. The Anaconda software package contains everything you need to create a Python development environment. Anaconda comes in two versions—one for Python 2.7 and one for Python 3.x. For the purposes of this guide, install the one for Python 2.7. Anaconda is an open source data-science platform. It contains over 100 packages for use with Python, R, and Scala. You can download and install Anaconda quickly with minimal effort. Once installed, you can update the packages or Python version or create environments for different projects. ChapTer 1 how To Use This Book 3 Getting Started 1. Download and install Anaconda at https://www. anaconda.com/download. 2. Once you’ve installed Anaconda, you’re ready to create your first notebook. Run the Jupyter Notebook application that was installed as part of Anaconda. 3. Your browser will open to the following address: http://localhost:8888. If you’re running Internet Explorer, close it. Use Firefox or Chrome for best results. From there, browse to http:// localhost:8888. 4. Start a new notebook. On the right-hand side of the browser, click the drop-down button that says "New" and select Python or Python 2. 5. This will open a new iPython notebook in another browser tab. You can have many notebooks open in many tabs. 6. Jupyter Notebook contains cells. You can type Python code in each cell. To get started (for Python 2.7), type print "Hello, World!" in the first cell and hit CTRL+Enter. If you’re using Python 3.5, then the command is print("Hello, World!"). ChapTer 1 how To Use This Book https://www.anaconda.com/download https://www.anaconda.com/download 4 Getting the Datasets for the Workbook’s Exercises 1. Download the dataset files from http://www. ajhenley.com/dwnld. 2. Upload the file datasets.zip to Anaconda in the same folder as your notebook. 3. Run the Python code in Listing 1-1 to unzip the datasets. Listing 1-1. Unzipping dataset.zip path_to_zip_file = "datasets.zip" directory_to_extract_to = "" import zipfile zip_ref = zipfile.ZipFile(path_to_zip_file, 'r') zip_ref.extractall(directory_to_extract_to) zip_ref.close() ChapTer 1 how To Use This Book http://www.ajhenley.com/dwnld http://www.ajhenley.com/dwnld 5© A.J. Henley and Dave Wolf 2018 A.J
Answered 5 days AfterJun 19, 2021

Answer To: Learn Data Analysis with Python Lessons in Coding — A.J. Henley Dave Wolf Learn Data Analysis with...

Mithun answered on Jun 24 2021
143 Votes
{
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0,
"metadata": {
"colab": {
"name": "Analysis_Exercise_2.ipynb",
"provenance": []
},
"kernelspec": {
"name": "python3",
"display_name": "Python 3"
},
"language_info": {
"name": "python"
}
},
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://l
ocalhost:8080/",
"height": 781
},
"id": "MDmBgvKQfZRl",
"outputId": "eb629f0f-8c2e-4a5c-dc26-80bc1dd8fc77"
},
"source": [
"import pandas as pd\n",
"from itertools import groupby\n",
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"import numpy as np\n",
"Location = \"axisdata.xlsx\"\n",
"df = pd.read_excel(Location)\n",
"df.head()\n",
"#Data Cleaning\n",
"df=df.dropna() #Drop row with missing data\n",
"df.drop_duplicates() #Removing Duplicate Row\n",
"#Printing Result\n",
"print(\"Average cars sold per month:\",df['Cars Sold'].mean()) #Average cars sold per month\n",
"print(\"Max cars sold per month:\",max(df['Cars Sold']))#Max cars sold per month\n",
"print(\"Min cars sold per month:\",min(df['Cars Sold']))#Min cars sold per month\n",
"New_data=df\n",
"Mo=df.groupby(['Gender']).mean()\n",
"print(\"Average cars sold per month by gender:\")\n",
"print(Mo['Cars Sold']) #Average cars sold per month by gender\n",
"M=New_data[New_data['Cars Sold']>3]\n",
"print(\"Average hours worked by people selling more than three cars per month:\",M['Hours Worked'].mean()) #Average hours worked by people selling more than three cars per month\n",
"print(\"Average years of experience:\", df['Years Experience'].mean())\n",
"print(\"Average years of experience for people selling more than three cars per month:\",M['Years Experience'].mean())\n",
"Sorted_by_salesT=df.sort_values(by='SalesTraining')\n",
"print(\"Average cars sold per month sorted by whether they have had sales training:\")\n",
"print(Sorted_by_salesT['Cars Sold'].mean())\n",
"#Scatter Plot\n",
"fig, ax = plt.subplots() # Create a figure containing a single axes.\n",
"ax.scatter(df['Cars Sold'],df['Hours Worked']) # Scatter Plot\n",
"ax.set_xlabel('Cars Sold per month')\n",
"ax.set_ylabel('Hours of work per week')\n",
"df.head()\n",
"#Line Chart\n",
"columns=df.columns.drop(['Fname','Lname','Gender','SalesTraining'])\n",
"x_data=range(0, df.shape[0])\n",
"fig, ax=plt.subplots()\n",
"for column in columns:\n",
" ax.plot(x_data, df[column], label=column)\n",
"ax.set_title('Dataset plot')\n",
"ax.legend()"
],
"execution_count": 1,
"outputs": [
{
"output_type": "stream",
"text": [
"Average cars sold per month: 3.9229229229229228\n",
"Max cars sold per month: 7\n",
"Min cars sold per month: 1\n",
"Average cars sold per month by gender:\n",
"Gender\n",
"F 3.760736\n",
"M 4.078431\n",
"Name: Cars Sold, dtype: float64\n",
"Average hours worked by people selling more than three cars per month: 34.740237691001695\n",
"Average years of experience: 3.026026026026026\n",
"Average years of experience for people selling more than three cars per month: 3.0492359932088284\n",
"Average cars sold per month sorted by whether they have had sales training:\n",
"3.9229229229229228\n"
],
"name": "stdout"
},
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"metadata": {
"tags": []
},
"execution_count": 1
},
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"image/png":...
SOLUTION.PDF

Answer To This Question Is Available To Download

Related Questions & Answers

More Questions »

Submit New Assignment

Copy and Paste Your Assignment Here