pandas实战:分析三国志人物示例实现

介绍

在数据分析领域，pandas库是非常常用的Python数据分析工具之一。本文将通过一个实际的案例，介绍如何使用pandas库分析三国志人物关系。

步骤

1. 数据采集

   首先我们需要采集三国志人物的数据。可以从网络上下载三国志小说的文本，或者从百度百科等网站获取相关信息。

2. 数据整理

   将下载到的三国志人物数据整理成一个csv文件。文件中包含每个人物的姓名、性别、年龄、籍贯、所属势力、职务等。

   下面是一个示例：

   姓名	性别	年龄	籍贯	所属势力	职务
   孙策	男	23	庐江郡	吴	主公
   孙权	男	17	山阴	吴	主公
   鲁肃	男	27	丹阳	吴	运粮使
   诸葛亮	男	27	陇西	蜀	丞相

3. 数据分析

   使用pandas库进行数据分析。首先我们需要将csv文件读取到pandas的DataFrame中。

   “`python
   import pandas as pd

   df = pd.read_csv(‘sanguo.csv’)
   “`

   然后我们就可以对DataFrame进行各种分析了。

   示例一：计算各个势力中男性和女性的人数

   python
df_gender = df.groupby(['所属势力', '性别']).size().unstack(fill_value=0)

   通过groupby方法，我们可以将DataFrame按照所属势力和性别进行分组，并计算每组中的人数。然后使用unstack方法，将结果展开成一个二维表格。fill_value参数指定了如果某个分组中不存在某种性别的人，就将其填充为0。

   下面是计算结果：

   所属势力	女	男
   其他	1	5
   吴	2	7
   曹	1	9
   汉	1	3
   蜀	1	6

   我们可以看到，在各个势力中，男性的人数普遍比女性多。

   示例二：计算每个势力中年龄最大的人物

   python
df_max_age = df.groupby('所属势力')['年龄'].max()

   通过groupby方法，我们将DataFrame按照所属势力进行分组，并计算每组中年龄的最大值。

   下面是计算结果：

   所属势力	年龄
   其他	54
   吴	35
   曹	61
   汉	50
   蜀	62

   我们可以看到，每个势力中年龄最大的人物是谁。

4. 结论

   通过对三国志人物的数据分析，我们可以对三国历史的人物关系有更深入的了解，比如各个势力的人数分布、各个势力的年龄分布等。这些分析结论有助于我们更好地理解三国历史。