盧偉冰長文解析K60至尊版 對Redmi有著里程碑式的意義
在今天的Redmi后性能時代戰略發布會結束之后，Redmi總經理盧偉冰又帶來了一篇長文，詳解了為什么 Redmi 要開啟后性能時代？為什么選擇和 MediaTek、Pixelworks 深度合作？以及后性
久違了，朋友們，來篇干貨。
ETL 的全稱是 extract, transform, load，意思就是：提取、轉換、 加載。ETL 是數據分析中的基礎工作，獲取非結構化或難以使用的數據，把它變為干凈、結構化的數據，比如導出 csv 文件，為后續的分析提供數據基礎。
1、提取數據
這里從電影數據 API 請求數據。在開始之前，你需要獲得 API 密鑰來訪問 API可以在這里[1]找到獲取密鑰的說明。
一旦你有了密鑰，需要確保你沒有把它直接放入你的源代碼中，因此你需要創建 ETL 腳本的同一目錄中創建一個名為 config.py 的文件，將此放入文件：
#config.py
api_key =
如果要將代碼發布到任何地方，應該將 config.py 放入 .gitignore 或類似文件中，以確保它不會被推送到任何遠程存儲庫中。
還可以將 API 密鑰存儲為環境變量，或使用其他方法隱藏它。目標是保護它不暴露在 ETL 腳本中。
現在創建一個名為 tmdb.py 的文件，并導入必要的依賴：
import pandas as pd
import requests
import config
向 API 發送單個 GET 請求的方法。在響應中，我們收到一條 JSON 記錄，其中包含我們指定的 movie_id：
API_KEY = config.api_key
url = 'https://api.themoviedb.org/3/movie/{}?api_key={}'.format(movie_id, API_KEY)
r = requests.get(url)
這里我們請求 6 部電影，電影 movie_id 從 550 到 555 不等。我們創建一個循環，一次請求每部電影一部，并將響應附加到列表中:
response_list = []
API_KEY = config.api_key
for movie_id in range(550,556):
url = 'https://api.themoviedb.org/3/movie/{}?api_key={}'.format(movie_id, API_KEY)
r = requests.get(url)
response_list.append(r.json())
現在我們拿到了 response_list 這樣復雜冗長的 JSON 數據，這里使用 from_dict() 從記錄中創建 Pandas 的 DataFrame 對象：
df = pd.DataFrame.from_dict(response_list)
如果在 jupyter 上輸出一下 df，你會看到這樣一個數據幀：
至此，數據提取完畢。
2、轉換
我們并不需要提取數據的所有這些列，所以接下來選擇我們需要使用的列。
假如以下列是我們感興趣的：
budget
id
imdb_id
genres
original_title
release_date
revenue
runtime
創建一個名為 df_columns 的列名稱列表，以便從主數據幀中選擇所需的列。
df_columns = ['budget', 'genres', 'id', 'imdb_id', 'original_title', 'release_date', 'revenue', 'runtime']
請注意，有一個 genres 列(表示電影的體裁，類型)是長這樣的：
這是一個 JSON 格式的列，我們希望擴展它。
一種比較直觀的方法是將 genres 內的分類分解為多個列，如果某個電影屬于這個分類，那么就在該列賦值 1，否則就置 0，就像這樣：
現在我們用 pandas 來實現這個擴展效果。
首先扁平化這個 JSON 列表：
genres_list = df['genres'].tolist()
flat_list = [item for sublist in genres_list for item in sublist]
接下來，我們創建一個 genres_all 的臨時列，作為電影類別的代表，我們只需要 genres 內的 name 屬性，稍后把它擴展為單獨的列：
result = []
for l in genres_list:
r = []
for d in l:
r.append(d['name'])
result.append(r)
df = df.assign(genres_all=result)
為了完整的保存 genres 類型表，我們把它單獨做為一個表：電影類型表：
df_genres = pd.DataFrame.from_records(flat_list).drop_duplicates()
它是這樣的：
接下來，將類型名稱附加到 df_columns 中，然后刪除 genres 列：
df_columns = ['budget', 'id', 'imdb_id', 'original_title', 'release_date', 'revenue', 'runtime']
df_genre_columns = df_genres['name'].to_list()
df_columns.extend(df_genre_columns)
s = df['genres_all'].explode()
df = df.join(pd.crosstab(s.index, s))
代碼的最后兩行，使用了 explode、crosstab 函數來擴展多個列，其效果就是如果電影屬于某個類型，該行的值就為 1，結果就是這樣： 
關于日期時間，我們希望將日期擴展為年、月、日、周，像這樣：
那么以下代碼就是干這個的：
df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'])
df['day'] = df['release_date'].dt.day
df['month'] = df['release_date'].dt.month
df['year'] = df['release_date'].dt.year
df['day_of_week'] = df['release_date'].dt.day_name()
df_time_columns = ['id', 'release_date', 'day', 'month', 'year', 'day_of_week']3、加載
加載就很簡單了，將 DataFrame 導出到 excel 或者 csv 即可。
df[df_columns].to_csv('tmdb_movies.csv', index=False)
df_genres.to_csv('tmdb_genres.csv', index=False)
df[df_time_columns].to_csv('tmdb_datetimes.csv', index=False)
如果要導出 excel，那么就用 to_excel 函數。
最后的話
Pandas 是處理 excel 或者數據分析的利器，ETL 必備工具，本文以電影數據為例，分享了 Pandas 的常見用法。
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-119-2165-0.html用 Pandas 做 ETL，不要太快
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