【Python+Flask+Echarts】可视化练习题 --- 航空火箭信息分析处理

【Python+Flask+Echarts】可视化练习题 --- 航空火箭信息分析处理

【Python+Flask+Echarts】可视化练习题 — 航空火箭信息处理

目录：

​​一、数据清洗​​​       ​​1、数据提取​​​       ​​2、数据类型转换​​​       ​​3、填补法处理空值​​​       ​​4、简单去重​​​​二、数据可视化​​​       ​​任务一：绘制各公司总成本不为0的横向条形图​​​       ​​任务二：绘制每年\每月的发射数量​​​       ​​任务三:绘制任务状态统计图​​

一、数据清洗

原始数据：

1、数据提取

# 提取有效列data = data.iloc[:,1:]# 重命名 ['公司','发射地点','发射基准和时间','火箭名','火箭状态','任务成本','任务状态']data.columns = ['公司','发射地点','发射基准和时间','火箭名','火箭状态','任务成本','任务状态']# 提取相关的发射国家信息country_split = [x.split(', ') for x in data['发射地点']]# 创建空数组存储国家，自定义函数提取国家country = []def country_select(list): for i in range(len(country_split)): country.append(list[i][-1]) return country# 调用方法获取国家country_select(country_split)# 新加一列国家data['国家'] =

2、数据格式处理、类型转换

#处理空格、符号data['任务成本'] = data['任务成本'].str.replace(' ', '')data['任务成本'] = data['任务成本'].str.replace(',', '')# 转换数据类型，便于后续各公司成本累计求和data['任务成本'] = data['任务成本'].astype(float)# 转换时间序列data['发射基准和时间'] = pd.to_datetime(data['发射基准和时间'])

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3、填补法处理空值：

# 处理空值 --- 填充0data_nan1 = data.isnull().sum()data['任务成本'] = data['任务成本'].fillna(0)data_nan2 = data.isnull().sum()

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4、简单去重：

# 查看数据集整体信息print(data.info())# 获取重复记录并删除duplicate = data[data.duplicated()]sum1 = data.shapedata.drop_duplicates(inplace=True)sum2 = data.shape#data.to_csv("data/Space/Space_data_prepared.csv",index=True)

注意：在空值填补处理的时候需要先进行数据类型的转换，也就是第二步要在第三步的前面完成，否则在填值的时候数据类型不匹配无法填充，我在做的时候就是前两步颠倒了位置，导致在控制台查看data_nan1、data_nan2的时候显示空值已经被填，但是最终生成文件中nan值并没有被替换。

简单处理后的表格：

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以上步骤有关解析参见本人博客：​​【数据清洗实战 — Deep Dive in the Space Race】数据清洗+可视化​​

任务一：绘制各公司总成本不为0的横向条形图

data_info = data.dtypes# 1.提取有效列data_use = data[['公司','任务成本']]sum = data_use.groupby('公司').sum().sort_values(by='任务成本',ascending=True).reset_index()sum_final = sum[sum['任务成本']!=0]list = sum_final.values.tolist()app = Flask(__name__)@app.route('/')def index(): sheets_list = list return render_template("太空_总成本.html",sheets = sheets_list)if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

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