在Python中使用Pandas分析TRAI的移动数据速度

近年来，随着移动互联网的飞速发展，人们对于手机网络速度的需求也越来越高。TRAI（印度电信管理局）每个月发布一份关于印度主要地区的电信手机网络速度排名的报告，其中包括各个电信公司的网络速度。本文我们将使用Pandas对这些数据进行分析和可视化。

数据收集和预处理

我们可以在TRAI的官网上下载到电信手机网络速度排名的历史数据。在下载下来的Excel文件中，包含了各个电信公司在印度主要地区的2G、3G和4G网络下载速度和上传速度等具体数据。我们可以使用Pandas对这些数据进行读取、预处理。

import pandas as pd

file_name = "trai_data.xlsx"
sheet_name = "Data"
df = pd.read_excel(file_name, sheet_name=sheet_name)

# 删除没有用的前3行和最后1行
df = df.iloc[3:-1]

# 重命名列名
df.columns = ["circle", "operator", "technology", "test_type", "download", "upload", "signal_strength", "network_type"]

# 将下载、上传速度从 Mbps 转换到 Kbps
df["download"] = df["download"] * 1000
df["upload"] = df["upload"] * 1000

# 新增一列，计算出网络速度
df["speed"] = (df["download"] + df["upload"]) / 2

通过以上代码，我们将Excel中的数据读入到了Pandas的DataFrame中，并且进行了预处理。这个DataFrame包括了各个电信公司在印度主要地区的2G、3G和4G网络下载速度和上传速度等具体数据。接下来我们可以对这个DataFrame进行分析了。

数据分析

查看数据集基本情况

为了更好地了解我们从TRAI网站下载的数据集，我们可以使用Pandas提供的一些方法来执行一些基本分析。

# DataFrame的形状
print(df.shape)

# 前5行
print(df.head())

# 各列的数据类型信息
print(df.dtypes)

# 按列统计非空数据数量
print(df.count())

通过上述代码，我们可以看到数据集的行数和列数， DataFrame 的前5行，以及每一列的数据类型和非空值的数量。

描述性统计

Pandas提供了一些用于分析数据分布的方法，如describe(), min(), max(), median(), mean(), std()等，这些方法都可以帮助我们更好地了解数据集。

# 描述性统计信息
print(df.describe())

# 最大和最小网络速度的运营商和技术信息
print(df.loc[[df["speed"].idxmax(), df["speed"].idxmin()], ["operator", "technology"]])

通过以上代码，我们得到了DataFrame中的描述性统计信息和最大，最小网络速度的运营商和技术信息。

数据可视化

Pandas继承了Matplotlib的可视化功能，这使得我们可以很方便地在Jupyter Notebook中对数据进行可视化。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# 柱形图，显示各运营商在各地区的平均网络速度
df.groupby(["circle", "operator"])["speed"].mean().unstack().plot(kind="bar", figsize=(12, 6))
plt.title("Average Network Speed by Circle and Operator")
plt.xlabel("Circle")
plt.ylabel("Network Speed (Kbps)")
plt.show()

通过以上代码，我们展示了各个运营商在各主要地区平均网络速度的柱形图。这有助于我们了解各地区运营商的主要网络速度。此外，还可以使用Pandas和Matplotlib展示其他类型的数据图表。比如我们可以展示不同技术的平均网络速度，并对它们进行比较。

# 将数据集按技术类型分组，并计算平均网络速度
tech_grouped = df.groupby("technology")["speed"].mean()

# 饼图展示各技术的平均网络速度
tech_grouped.plot(kind="pie")
plt.title("Average Network Speed by Technology")
plt.ylabel("")
plt.show()

# 条形图展示各技术的平均网络速度
tech_grouped.plot(kind="bar", figsize=(10,6))
plt.title("Average Network Speed by Technology")
plt.xlabel("Technology")
plt.ylabel("Network Speed (Kbps)")
plt.show()

通过以上代码，我们展示了不同技术的平均网络速度的饼图和条形图。这有助于我们了解各项技术的整体表现。