python变量对数转换

1. python数据分析(八):农粮组织数据集探索性分析(EDA)

这里我们用 FAO(Food and Agriculture Organization) 组织提供的数据集，练习一下如何利用python进行探索性数据分析。

我们先导入需要用到的包

接下来，加载数据集

看一下数据量，

看一下数据的信息，

我们先来看一下variable,variable_full这两列的信息，

看一下统计了多少国家，

看一下有多少个时间周期，

看一下时间周期有哪些，

我们看一下某一列某个指标的缺失值的个数，比如variable是total_area时缺失值的个数,

我们通过几个维度来进行数据的分析：

我们按照上面的处理继续，现在我们想统计一下对于一个时间周期来说，不同国家在这个周期内的变化情况，

我们也可以按照国家分类，查看某个国家在不同时期的变化，

我们还可以根据属性，查看不同国家在不同周期内的变化情况，

我们还可以给定国家和指标，查看这个国家在这个指标上的变化情况，

我们还有region(区域)没有查看，我们来看一下：

通过上图可以看出，区域太多，不便于观察，我们可以将一些区域进行合并。减少区域数量有助于模型评估，可以创建一个字典来查找新的，更简单的区域(亚洲，北美洲，南美洲，大洋洲)

我们来看一下数据变化，

紧接着上面的数据处理，我们重新导入一下包，这次有一些新包，

我们看一下水资源的情况，

通过上图可以看出只有一小部分国家报告了可利用的水资源总量，这些国家中只有极少数国家拥有最近一段时间的数据，我们将删除变量，因为这么少的数据点会导致很多问题。

接下来我们看一下全国降雨指数，

全国降雨在2002年以后不再报到，所以我们也删除这个数据，

我们单独拿出一个洲来进行分析，举例南美洲，我们来看一下数据的完整性，

我们也可以指定不同的指标，

接下来，我们使用 pandas_profiling 来对单变量以及多变量之间的关系进行统计一下，

这里我们要计算的是，比如

我们按照 rural_pop 从小到大进行排序，发现的确有几个国家的农村人口是负数，

人口数目是不可能小于0，所以这说明数据有问题，存在脏数据，如果做分析预测时，要注意将这些脏数据处理一下。

接下来我们看一下偏度，我们规定，

正态分布的偏度应为零，负偏度表示左偏，正偏表示右偏。

偏度计算完后，我们计算一下峰度， 峰度也是一个正态分布，峰度不能为负，只能是正数 ，越大说明越陡峭，

接下来我们看一下，如果数据分布非常不均匀该怎么办呢，

上图是2013-2017年国家总人数的分布，通过上图我们发现，人口量少于200000(不考虑单位)的国家非常多，人口大于1200000的国家非常少，如果我们需要建模的话，这种数据我们是不能要的。这个时候我们应该怎么办呢？

通常，遇到这种情况，使用 log变换 将其变为正常。 对数变换 是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。

接下来，我们用log转换一下，并看一下它的偏度和峰值，

可以看出偏度下降了很多，减少了倾斜。

可以发现峰度也下降了，接下来我们看一下经过log转换后的数据分布，

虽然数据还有一些偏度，但是明显好了很多，呈现的分布也比较标准。

首先我们先来看一下美国的人口总数随时间的变化，

接下来，我们查看北美洲每个国家人口总数随着时间的变化，

这个时候我们发现，一些国家由于人口数量本身就少，所以整个图像显示的不明显，我们可以改变一下参照指标，那我们通过什么标准化？我们可以选择一个国家的最小、平均、中位数、最大值...或任何其他位置。那我们选择最小值，这样我们就能看到每个国家的起始人口上的增长。

我们也可以用热度图来展示，用颜色的深浅来比较大小关系，

接下来我们分析一下水资源的分布情况，

我们可以进行一下log转换，

我们用热度图画一下，

连续值可以画成散点图，方便观看，
我们来看一下随着季节变化，人均GDP的变化情况，

相关程度：
相关度量两个变量之间的线性关系的强度，我们可以用相关性来识别变量。

现在我们单独拿出来一个指标分析是什么因素与人均GDP的变化有关系，正相关就是积极影响，负相关就是消极影响。

当我们在画图的时候也可以考虑一下利用bined设置一下区间，比如说连续值我们可以分成几个区间进行分析，这里我们以人均GDP的数量来进行分析，我们可以将人均GDP的数据映射到不同的区间，比如人均GDP比较低，比较落后的国家，以及人均GDP比较高，比较发达的国家，这个也是我们经常需要的操作，

做一下log变换，这里是25个bin

我们指定一下分割的标准，

我们还可以看一下人均GDP较低，落后国家的内部数据，下面我们看一下内部数据分布情况，用boxplot进行画图，

对于这部分的分布，我们还可以统计看一下其他指标，如下图所示，我们还可以看一下洪水的统计信息，

2. 用python编写：输入n对数，输出其中max与min。

a = input()
max(a)
min(a)
第一行注意下输入的格式和类型。
python里面自带max和min方法。不用再去对元组或列表进行排序，找最大值最小值

3. python中提供的数据类型转换函数有哪些,作用是什么

作用就是把合理的数据转换为需要的类型。int()整数，float()浮点数，str()字符串，list()列表，tuple()元组，set()集合……
比如a='12'这个是字符串类型，用int函数a=int(a)这时变量a就是整型，字符串'12'变为了整数12。Python没有变量声明的要求，变量的属性在赋值时确定，这样变量的类型就很灵活。
有一种题目判断一个整数是否回文数，用字符串来处理就很简单
a=1234321#整数
if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反转比较就可以确定是否回文数。
还比如元组b=(1,3,2,4)，元组是不可以更新删除排序成员的，但是列表是可以的，通过列表函数进行转换来实现元组的更新删除和排序。
b=(1,3,2,4)
b=list(b)
b.sort()
b=tuple(b)
这时得到的元组b就是一个升序的元组(1,2,3,4)
再比如你要输入创建整数列表或者整数元组基本上写法相同，就是用对应的函数来最后处理。
ls=list(map(int,input().split()))#这个就是列表
tup=tuple(map(int,input().split()))#这个就是元组
再比如有个叫集合的，集合有唯一性，可以方便用来去重。
ls=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]
ls=list(set(ls))#通过set()去重后，现在的ls里就是[1,2,3]去重后的列表。

4. Python中如何对series里所有的值取对数

以后应多使用论坛中的Eviews专区。
ln在Eviews中表示为log，如数学中的ln(Q)在Eviews中表示为log(Q)
直接定义啊 y=log(x) 在软件中log,论文模型中ln不用取对数直接在估计的时候用 log( )就好了
如果真要取的话
quick\ generate series\
输入新变量，比如 r=log( )
r就是取完对数后的序列
在工作文件中先定义一个新的变量Y（假设原变量是w，已存在的变量），然后在工作文件中点击genr,在方程中输入Y=log(w),确定。
series y=log(x)
在最小二乘里面输入log（y) log(x) c也可以
产生个新变量：输入命令y=log()

5. 如何在PYTHON 中写一个函数交换两个变量的值

python交换两个变量的值很简单，a,b = b,a 就可以，写成函数，代码如下：

defjh(a,b):
returnb,a

x=1
y=2
x,y=jh(x,y)
print(x,y)

执行结果如下：

6. python如何对矩阵里的元素按照正负号取对数

import math
martix=[[1,2,-3],[-4,5,6],[7,-8,9]]

result=[[abs(x)//x*math.log(x if x>0 else -x,2) for x in row ] for row in martix]

print(result)