Datawhale 数据挖掘入门：数据分析 笔记

TASK2:数据分析
摘自 AI蜗牛车 在Datawhale 数据挖掘入门：数据分析部分的讲义

赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测
地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX

1 主要的内容 载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy； 可视化库 matplotlib、seabon； 其他； 载入数据： 载入训练集和测试集； 简略观察数据(head()+shape)； 数据总览: 通过describe()来熟悉数据的相关统计量 通过info()来熟悉数据类型 判断数据缺失和异常 查看每列的存在nan情况 异常值检测 了解预测值的分布 总体分布概况（无界约翰逊分布等） 查看skewness and kurtosis 查看预测值的具体频数 特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布 数字特征分析 相关性分析 查看几个特征得 偏度和峰值 每个数字特征得分布可视化 数字特征相互之间的关系可视化 多变量互相回归关系可视化 类型特征分析 unique分布 类别特征箱形图可视化 类别特征的小提琴图可视化 类别特征的柱形图可视化类别 特征的每个类别频数可视化(count_plot) 用pandas_profiling生成数据报告 1.1 载入数据库 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import missingno as msno 1.2 载入数据 ## 1) 载入训练集和测试集； Train_data = pd.read_csv('datalab/231784/used_car_train_20200313.csv', sep=' ') Test_data = pd.read_csv('datalab/231784/used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')

备注：如果出现无法加载数据的问题，可以重新挂载一下数据，在前面使用一个新块确认一下路径：！ls datalab/ 输出应该为231784才对。

1.3 数据总览 数据首尾的预览 ## 2) 简略观察数据(head()+shape) Train_data.head().append(Train_data.tail()) Test_data.head().append(Test_data.tail()) 训练数据规模的确认 Train_data.shape

输出：（150000,31）

测试数据规模的确认 Test_data.shape

输出：（50000,30）

describe()
describe种有每列的统计量，个数count、平均值mean、方差std、最小值min、中位数25% 50% 75% 、以及最大值 看这个信息主要是瞬间掌握数据的大概的范围以及每个值的异常值的判断，比如有的时候会发现999 9999 -1 等值这些其实都是nan的另外一种表达方式，有的时候需要注意下。 Train_data.describe() info()
info 通过info来了解数据每列的type，有助于了解是否存在除了nan以外的特殊符号异常。 ## 2) 通过info()来熟悉数据类型 Train_data.info()

输出：

RangeIndex: 150000 entries, 0 to 149999 Data columns (total 31 columns): SaleID 150000 non-null int64 name 150000 non-null int64 regDate 150000 non-null int64 model 149999 non-null float64 brand 150000 non-null int64 bodyType 145494 non-null float64 fuelType 141320 non-null float64 gearbox 144019 non-null float64 power 150000 non-null int64 kilometer 150000 non-null float64 notRepairedDamage 150000 non-null object regionCode 150000 non-null int64 seller 150000 non-null int64 offerType 150000 non-null int64 creatDate 150000 non-null int64 price 150000 non-null int64 v_0 150000 non-null float64 v_1 150000 non-null float64 v_2 150000 non-null float64 v_3 150000 non-null float64 v_4 150000 non-null float64 v_5 150000 non-null float64 v_6 150000 non-null float64 v_7 150000 non-null float64 v_8 150000 non-null float64 v_9 150000 non-null float64 v_10 150000 non-null float64 v_11 150000 non-null float64 v_12 150000 non-null float64 v_13 150000 non-null float64 v_14 150000 non-null float64 dtypes: float64(20), int64(10), object(1) memory usage: 35.5+ MB Test_data.info()

输出：

RangeIndex: 50000 entries, 0 to 49999 Data columns (total 30 columns): SaleID 50000 non-null int64 name 50000 non-null int64 regDate 50000 non-null int64 model 50000 non-null float64 brand 50000 non-null int64 bodyType 48587 non-null float64 fuelType 47107 non-null float64 gearbox 48090 non-null float64 power 50000 non-null int64 kilometer 50000 non-null float64 notRepairedDamage 50000 non-null object regionCode 50000 non-null int64 seller 50000 non-null int64 offerType 50000 non-null int64 creatDate 50000 non-null int64 v_0 50000 non-null float64 v_1 50000 non-null float64 v_2 50000 non-null float64 v_3 50000 non-null float64 v_4 50000 non-null float64 v_5 50000 non-null float64 v_6 50000 non-null float64 v_7 50000 non-null float64 v_8 50000 non-null float64 v_9 50000 non-null float64 v_10 50000 non-null float64 v_11 50000 non-null float64 v_12 50000 non-null float64 v_13 50000 non-null float64 v_14 50000 non-null float64 dtypes: float64(20), int64(9), object(1) memory usage: 11.4+ MB 1.4 判断数据缺失及异常 ## 1) 查看每列的存在nan情况 Train_data.isnull().sum() Test_data.isnull().sum() #可视化： # nan可视化 missing = Train_data.isnull().sum() missing = missing[missing > 0] missing.sort_values(inplace=True) missing.plot.bar() # 可视化看下缺省值 msno.matrix(Train_data.sample(250)) msno.bar(Train_data.sample(1000)) 缺失的处理

此外对于类似于notRepairedDamage这一类的缺省，首先需要替换其中的“-”为nan

Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()

将特殊符号转化为nan

Train_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)

替换以后检查一下

Train_data['notRepairedDamage'].value_counts() 异常的处理

处理倾斜特别严重的参考量
比如：

Train_data["seller"].value_counts() Train_data["offerType"].value_counts()

特征都存在严重倾斜。

应对办法为暂时删除。

del Train_data["seller"] del Train_data["offerType"] del Test_data["seller"] del Test_data["offerType"] 1.5 预测值的分布 Train_data['price'] Train_data['price'].value_counts()

观察预测值的分布情况：

## 1) 总体分布概况（无界约翰逊分布等） import scipy.stats as st y = Train_data['price'] plt.figure(1); plt.title('Johnson SU') sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu) plt.figure(2); plt.title('Normal') sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm) plt.figure(3); plt.title('Log Normal') sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)

价格不服从正态分布，所以在进行回归之前，它必须进行转换。虽然对数变换做得很好，但最佳拟合是无界约翰逊分布
查看分布中的偏度和峰度

## 2) 查看skewness and kurtosis sns.distplot(Train_data['price']); print("Skewness: %f" % Train_data['price'].skew()) print("Kurtosis: %f" % Train_data['price'].kurt())

训练数据的偏度和峰度

Train_data.skew(), Train_data.kurt()

绘制偏度和峰度：

sns.distplot(Train_data.skew(),color='blue',axlabel ='Skewness') sns.distplot(Train_data.kurt(),color='orange',axlabel ='Kurtness')

查看预测值的频数

## 3) 查看预测值的具体频数 plt.hist(Train_data['price'], orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red') plt.show()

查看频数, 大于20000得值极少，其实这里也可以把这些当作特殊得值（异常值）直接用填充或者删掉，再前面进行

# log变换 z之后的分布较均匀，可以进行log变换进行预测，这也是预测问题常用的trick plt.hist(np.log(Train_data['price']), orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red') plt.show() 1.6 类别特征和数字特征 # 这个区别方式适用于没有直接label coding的数据 # 这里不适用，需要人为根据实际含义来区分 # 数字特征 # numeric_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.number]) # numeric_features.columns # # 类型特征 # categorical_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.object]) # categorical_features.column #手动分割特征： numeric_features = ['power', 'kilometer', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14' ] categorical_features = ['name', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox', 'notRepairedDamage', 'regionCode',] # 特征nunique分布 for cat_fea in categorical_features: print(cat_fea + "的特征分布如下：") print("{}特征有个{}不同的值".format(cat_fea, Train_data[cat_fea].nunique())) print(Train_data[cat_fea].value_counts()) 1.7 数字特征的分析 numeric_features.append('price') Train_data.head() 相关性分析： ## 1) 相关性分析 price_numeric = Train_data[numeric_features] correlation = price_numeric.corr() print(correlation['price'].sort_values(ascending = False),'\n')

做出相关性矩阵图

f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7)) plt.title('Correlation of Numeric Features with Price',y=1,size=16) sns.heatmap(correlation,square = True, vmax=0.8) del price_numeric['price'] 查看几个特征得 偏度和峰值 ## 2) 查看几个特征得 偏度和峰值 for col in numeric_features: print('{:15}'.format(col), 'Skewness: {:05.2f}'.format(Train_data[col].skew()) , ' ' , 'Kurtosis: {:06.2f}'.format(Train_data[col].kurt()) ) 每个数字特征得分布可视化 ## 3) 每个数字特征得分布可视化 f = pd.melt(Train_data, value_vars=numeric_features) g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False) g = g.map(sns.distplot, "value") 数字特征相互之间的关系可视化 ## 4) 数字特征相互之间的关系可视化 sns.set() columns = ['price', 'v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5', 'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14'] sns.pairplot(Train_data[columns],size = 2 ,kind ='scatter',diag_kind='kde') plt.show() 多变量互相回归关系可视化 Train_data.columns Y_train ## 5) 多变量互相回归关系可视化 fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4), (ax5, ax6), (ax7, ax8), (ax9, ax10)) = plt.subplots(nrows=5, ncols=2, figsize=(24, 20)) # ['v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5', 'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14'] v_12_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_12']],axis = 1) sns.regplot(x='v_12',y = 'price', data = v_12_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax1) v_8_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_8']],axis = 1) sns.regplot(x='v_8',y = 'price',data = v_8_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax2) v_0_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_0']],axis = 1) sns.regplot(x='v_0',y = 'price',data = v_0_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax3) power_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['power']],axis = 1) sns.regplot(x='power',y = 'price',data = power_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax4) v_5_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_5']],axis = 1) sns.regplot(x='v_5',y = 'price',data = v_5_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax5) v_2_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_2']],axis = 1) sns.regplot(x='v_2',y = 'price',data = v_2_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax6) v_6_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_6']],axis = 1) sns.regplot(x='v_6',y = 'price',data = v_6_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax7) v_1_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_1']],axis = 1) sns.regplot(x='v_1',y = 'price',data = v_1_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax8) v_14_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_14']],axis = 1) sns.regplot(x='v_14',y = 'price',data = v_14_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax9) v_13_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_13']],axis = 1) sns.regplot(x='v_13',y = 'price',data = v_13_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax10) 1.8 类别特征的分析 unique分布 ## 1) unique分布 for fea in categorical_features: print(Train_data[fea].nunique()) categorical_features 类别特征箱形图可视化 ## 2) 类别特征箱形图可视化 # 因为 name和 regionCode的类别太稀疏了，这里我们把不稀疏的几类画一下 categorical_features = ['model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox', 'notRepairedDamage'] for c in categorical_features: Train_data[c] = Train_data[c].astype('category') if Train_data[c].isnull().any(): Train_data[c] = Train_data[c].cat.add_categories(['MISSING']) Train_data[c] = Train_data[c].fillna('MISSING') def boxplot(x, y, **kwargs): sns.boxplot(x=x, y=y) x=plt.xticks(rotation=90) f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features) g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5) g = g.map(boxplot, "value", "price") Train_data.columns 类别特征的小提琴图可视化 ## 3) 类别特征的小提琴图可视化 catg_list = categorical_features target = 'price' for catg in catg_list : sns.violinplot(x=catg, y=target, data=Train_data) plt.show() 类别特征的柱形图可视化 ## 4) 类别特征的柱形图可视化 def bar_plot(x, y, **kwargs): sns.barplot(x=x, y=y) x=plt.xticks(rotation=90) f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features) g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5) g = g.map(bar_plot, "value", "price") 类别特征的每个类别频数可视化(count_plot) ## 5) 类别特征的每个类别频数可视化(count_plot) def count_plot(x, **kwargs): sns.countplot(x=x) x=plt.xticks(rotation=90) f = pd.melt(Train_data, value_vars=categorical_features) g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5) g = g.map(count_plot, "value") 1.9 用pandas_profiling生成数据报告

用pandas_profiling生成一个较为全面的可视化和数据报告(较为简单、方便) 最终打开html文件即可

import pandas_profiling pfr = pandas_profiling.ProfileReport(Train_data) pfr.to_file("./example.html")

总结：

数据探索有利于我们发现数据的一些特性，数据之间的关联性，对于后续的特征构建是很有帮助的。

对于数据的初步分析（直接查看数据，或.sum(), .mean()，.descirbe()等统计函数）可以从：样本数量，训练集数量，是否有时间特征，是否是时序问题，特征所表示的含义（非匿名特征），特征类型（字符类似，int，float，time），特征的缺失情况（注意缺失的在数据中的表现形式，有些是空的有些是”NAN”符号等），特征的均值方差情况。

分析记录某些特征值缺失占比30%以上样本的缺失处理，有助于后续的模型验证和调节，分析特征应该是填充（填充方式是什么，均值填充，0填充，众数填充等），还是舍去，还是先做样本分类用不同的特征模型去预测。

对于异常值做专门的分析，分析特征异常的label是否为异常值（或者偏离均值较远或者事特殊符号）,异常值是否应该剔除，还是用正常值填充，是记录异常，还是机器本身异常等。

对于Label做专门的分析，分析标签的分布情况等。

进步分析可以通过对特征作图，特征和label联合做图（统计图，离散图），直观了解特征的分布情况，通过这一步也可以发现数据之中的一些异常值等，通过箱型图分析一些特征值的偏离情况，对于特征和特征联合作图，对于特征和label联合作图，分析其中的一些关联性。

作者：blexsantos

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