如何将python数据分析代码分解为模块？

Question

我是一名商业智能分析师，从使用python进行数据分析开始。你知道吗

我在编写一个内部使用的营销分析应用程序（营销分析师）的早期阶段，而不需要使用MS Excel进行计算。你知道吗

主要目标是：

1. 提示要求选择原始文件

2. 读取csv/xlsx数据

3. 清除（删除空值、删除总行、格式化数字和日期等）

4. 转换（创建诸如每次点击成本、每千次 印象，每线索，广告支出回报，在每个渠道如 facebook、youtube、谷歌搜索等等）

5. 分析（按通道、类型突出显示最佳和最差性能 加载（在屏幕上打印并在xlsx上写入） 文件）

目前，我已将项目分为两个文件：主.py（主要功能和打印）和数据_准备（与数据清理和转换相关的功能）。你知道吗

我认为必须有一个框架或某种模型，以逻辑和有组织的方式破坏文件，我希望在早期阶段应用这个框架或模型，以避免返工，并构建一个更可靠、更易于维护的应用程序。你知道吗

PS：在这个线程中，我关心的是文件/目录结构，而不是我需要使用的库。

Answer 1

只要文件位置是一致的（共享文件夹、群集文件夹、web服务API派生位置），我认为没有“最佳”方法来组织文件或目录。在你的标签上要清楚，你应该能够把所有的数据放在一个地方。文件结构如下：

/Marketing/Analysis/dev/
  ./source <- for csv files to be kept
  ./prog <- for your .py files (actual code)
  ./result <- output from your process
  ./notes <- for anything non-functional (ie, release notes or project requests)

你的代码有隐藏或比特桶回购吗？如果是这样的话，请将其用于scratchwork，并且只保留当前代码。/prog。你知道吗

如果您正在使用GoogleAnalytics，您可能希望尝试直接从Python进行API调用，而不是将csv文件下载到./source。它只会把变量的数量减少一个。你知道吗