使用 Pandas 从 TRAI 分析移动数据速度

本文介绍使用 Pandas 分析 TRAI（印度电信监管机构）提供的移动数据速度数据。我们将探索如何使用 Pandas 加载、清理、转换和可视化数据。

数据源

TRAI 在其网站上公布了印度各个电信运营商的移动数据速度信息，包括 2G、3G 和 4G 等移动通信网络的平均下载速度和上传速度。该数据以 Excel 格式提供，我们将使用 Pandas 读取和处理它。

Pandas 简介

Pandas 是一个开源数据分析和数据处理 Python 库，它提供了大量的工具用于数据载入、准备、清理、转换和处理。Pandas 中最主要的数据结构是 Series 和 DataFrame。

Series 是一维标记数组，它可以包含任何类型的数据（整数、浮点数、字符串等）。每个 Series 中的数据类型必须相同。Series 中包含两个主要的组件：数据和索引。

DataFrame 是二维标记数组，它可以包含多个 Series，每个 Series 可以包含不同类型的数据。DataFrame 中包含三个主要的组件：数据、列和索引。使用 DataFrame 可以方便地进行数据处理、转换和可视化等操作。

数据清理和转换

首先，我们需要导入 Pandas 并加载 Excel 文件：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('TRAI_data.xlsx')

接下来，我们可以使用 head() 方法查看前几行数据，检查数据是否成功加载：

data.head()

接着，我们需要对数据进行清理和预处理。首先，我们需要删除一些不需要的列：

data = data.drop(['Position', 'Technology'], axis=1)

然后，我们需要将运营商名称（Operator）和区域（Region）作为索引列：

data.set_index(['Operator', 'Region'], inplace=True)

最后，我们需要将下载速度和上传速度的单位从 Mbps 转换为 Kbps：

data[['Download Speed', 'Upload Speed']] *= 1000

数据分析和可视化

现在我们已经完成了数据清理和预处理，接下来可以进行数据分析和可视化了。首先，我们可以使用 describe() 方法来查看数据的主要统计信息：

data.describe()

然后，我们可以使用 groupby() 和 mean() 方法来计算每个电信运营商的平均下载速度和上传速度：

by_operator = data.groupby('Operator').mean()

接着，我们可以使用 plot() 方法来可视化平均下载速度和上传速度：

by_operator.plot(kind='bar', y=['Download Speed', 'Upload Speed'])

最后，我们可以使用 sort_values() 方法来按平均下载速度和上传速度排序：

by_operator.sort_values(by=['Download Speed', 'Upload Speed'], ascending=False)

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 加载、清理、转换和可视化 TRAI 提供的移动数据速度数据。通过对数据进行简单的清理和转换操作，我们可以方便地进行数据分析和可视化，从而更好地了解印度各个电信运营商的移动数据速度表现。