Python中的探索性数据分析(功能式)

探索性数据分析是数据科学中非常重要的一步，它能够帮助数据科学家更好地理解数据，优化数据预处理流程，选择合适的模型等。Python提供了大量的库和工具来支持探索性数据分析，本文主要介绍基于python的探索性数据分析中的功能式方法。

什么是探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis, EDA)是指对已有的数据集进行初步的探索性分析，目的是为了发现数据之间的关联、异常、缺失等信息，并通过合适的数据可视化、分析模型等方法深入挖掘数据背后的信息。EDA过程通常包括数据的描述性统计分析、可视化分析、特征工程、特征选择等环节。

Python中探索性数据分析(功能式)攻略

Python中有许多支持EDA的库，比如Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等，这些库都提供了丰富的方法和函数来进行数据的处理、可视化与分析，本文主要介绍其中的功能式方法。

1. 加载数据

首先需要将我们的数据集加载到Python环境中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

2. 数据的属性与统计信息

使用Pandas对数据进行基本的属性与统计信息分析，这些信息可以帮助我们更好地理解数据，比如数据集的大小、缺失值分布情况、特征的统计性质等。可以使用head()、tail()、describe()等方法来进行数据探索。

# 首几行数据
print(df.head())

# 后几行数据
print(df.tail())

# 数据集大小、维度
print(df.shape)

# 缺失值统计信息
print(df.isnull().sum())

# 特征的描述性分布信息
print(df.describe())

3. 数据可视化

数据可视化是探索性数据分析过程中非常重要的一步，它可以为我们呈现更直观的数据信息，帮助寻找数据属性、特征之间的关联、异常情况等。Python中常用的数据可视化库有Matplotlib、Seaborn等。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 特征之间的相关性
sns.heatmap(df.corr())

# 目标特征的分布情况
sns.distplot(df['target'])

# 数据密度估计
sns.kdeplot(df['feature1'], shade=True)
sns.kdeplot(df['feature2'], shade=True)

4. 特征工程

特征工程是通过对数据的处理、转换、合并等方式产生更有意义的特征，提高机器学习模型的性能表现。常用的特征工程方法有标准化、归一化、特征转换等。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 去除ID列（如果有），并进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
df.drop('ID', axis=1, inplace=True)

df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

5. 特征选择

特征选择是指从原始数据的特征集合中挑选出最具有代表性的一部分进行建模。这可以帮助减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

# 挑选K个最有代表性的特征
selector = SelectKBest(f_regression, k=3)
selector.fit_transform(df[['f1', 'f2', 'f3', 'f4', 'f5']], df['target'])

示例

以下是一些根据以上方法进行探索性数据分析的python代码示例。

示例1：波士顿房价数据分析

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases'
                 '/housing/housing.data',
                 header=None,
                 sep='\s+')

df.columns = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD',
              'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
print(df.head())

sns.pairplot(df[['RM', 'MEDV']])
plt.show()

sns.distplot(df['MEDV'])
plt.show()

示例2：鸢尾花数据分析

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = pd.Series(iris.target).map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})

print(df.head())

sns.pairplot(df, hue='target')
plt.show()

sns.barplot(x='target', y='petal length (cm)', data=df)
plt.show()

以上便是基于Python的探索性数据分析(功能式)攻略，希望对数据科学家们有所帮助。