excel怎么整理数据,在表格中提取数据
Phython从表中提取特定的信息，并转换数据为了更方便理解，因此我直接用一个例题和它的标准解法参杂着知识点来讲解
这些数据与肝病的诊断有关。记录了345名患者(345行)的7条不同信息(7列)。讨论345个样本。每个样本有七个特征。7列数据具有以下含义：
平均红细胞体积；
碱性磷酸酶；
丙氨酸转氨酶；
天冬氨酸转氨酶；
-谷氨酰转移酶；
每天消耗半品脱酒精饮料的数量；
类别(1=健康2=生病)
前五项测量是血液测试的结果，第六项与患者的饮酒量有关。最后一栏是“类别标签”。此栏“1”表示患者身体健康，“2”表示患者有肝病。
importnumpyasnpdata=NP . load txt(open( data/liver _ data . txt ， rb ，delimiter=，)NP) np.loadtext命令为)
Drinks=data [:5]现在，让我们更详细地看看其中的一个特性。可以从矩阵M中提取n n n列，用Python numpy代码存储在vector v v v中，比如v=M[ :n]
注意，特性6出现在第5列中，因为Python从0开始计数。
importmatplotlib . pylabsplt % matplotlibinlineplt . plot(饮料)这将显示折线图
上面的“PLT.plot”行以分号结束。默认情况下，当单元格运行时，将打印单元格最后一行的返回值。分号禁止此输出。也就是说分号是Jupyter笔记本的功能。在Python中，你不需要在每一行代码的末尾打上勾号。
当执行上述单元格时，绘图必须显示在单元格的正下方。这是沿X-X轴显示的样本号，即1号病人到345号病人，yy轴显示的是病人的酒精消耗量。这不是一种非常有用的显示数据的方式。
更适合使用直方图，即表示一组值分布的条形图。
要创建直方图，请使用matplotlib的“hist”函数。
PLT.hist(饮料)不幸的是，默认情况下直方图只有10条，这不足以精确显示数据。
hist函数有一个名为cqdxbc的参数。该参数采用一个向量来指定每个直方图的cqdxbc之间的边界位置。需要以0，1，2，…，20为中心的容器，因此必须在20.5，0.5，1.5，…，20.5中指定边界。使用python的“linspace”命令可以很容易地做到这一点，该命令在两个指定的界限之间生成一系列等距值。
您可以使用PLT.hist(drinks，cqdxbcs=NP.linspace (-0.5，20.5，22))函数来更改轴的范围，以便更清楚地显示图形。
PLT.hist(drinks，cqdxbcs=NP.linspace (-0.5，20.5，22 ) ) PLT.xlim ) [-0.5，20.5 ] ) importnumpyasnpdata=NP
前一部分研究了所有345个人的饮酒分布。现在我想看看健康人和病人各自的直方图。记住，类标签在第七列。您可以让Python测试列中的条目是否匹配特定的数字，比如1。
data [ :6 ]==1http://www。Sina.com/
结果作为1(真)和0(假)的向量返回。这行代码有效地执行345次比较，并一次返回345个结果。这些结果可以存储在变量中。
健康人=数据[:6]==1健康饮料=数据[健康人，5]要计算平均酒精消耗量，请使用命令’np.mean（drinks）’。
井饮料=数据[数据[ :6 ]==1，5]http://www.Sina.com/
PLT.subplot (2 2，1，1)HIST)井饮，CQDXBCS=NP。Linspace (-0.5，20.5，22)) PLT。XLIM.0.5，22可以看到CQDXBCS=NP。Linspace (-0.5，22如果使用更多的特性，这些类可以更好地分开。当观察一维时，直方图可用于可视化数据分布。当查看特征对的分布时，通常建议使用散点图。使用散点图将一对特征表示为二维平面上的一个点。也就是说，在平面上绘制每个样本以表示样本特征值的位置。
wellfeaturex=data [ data [ :6 ]==1，3]well featurey=data[data[:6]==1，4 ] PLT.scatter(
illfeaturex=data [ data [ :6 ]==2，3 ] illfeaturey=data [ data [ :6 ]==2，4 ] PLT.scatter [阱fet
要使用不同的符号和颜色，请为散布指定其他参数。参数“c”指定颜色，“marker”指定标记样式，“s”是指定标记大小的整数。
下面这个例子用绿色酸奶给健康人和生病的人。
PLT.scatter(illfeaturex，illFeatureY，s=20，c=r ，marker= o ))PLT . scatter)well featurey，well feature
Phython从表中提取特定信息，并以图形方式表示数据2。
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