用Python做动物分类的数据分析代码案例
时间: 2024-06-08 09:09:49 浏览: 23
以下是一个简单的动物分类数据分析的Python代码案例:
首先,我们需要导入必要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 导入动物分类数据集
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/zoo/zoo.data', header=None)
df.columns = ['animal_name', 'hair', 'feathers', 'eggs', 'milk', 'airborne', 'aquatic', 'predator', 'toothed', 'backbone', 'breathes', 'venomous', 'fins', 'legs', 'tail', 'domestic', 'catsize', 'class']
```
接下来,我们可以使用Seaborn库中的pairplot函数创建一个散点图矩阵,以可视化不同特征之间的相关性:
```python
sns.pairplot(df.drop(['animal_name'], axis=1), hue='class')
```
接着,我们可以使用pandas库中的groupby函数对数据进行聚合,以查看不同类别的动物在各个特征上的平均值:
```python
df.groupby('class').mean()
```
最后,我们可以使用Seaborn库中的countplot函数创建一个柱状图,以查看不同类别的动物在数据集中的分布情况:
```python
sns.countplot(df['class'])
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 导入动物分类数据集
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/zoo/zoo.data', header=None)
df.columns = ['animal_name', 'hair', 'feathers', 'eggs', 'milk', 'airborne', 'aquatic', 'predator', 'toothed', 'backbone', 'breathes', 'venomous', 'fins', 'legs', 'tail', 'domestic', 'catsize', 'class']
# 创建散点图矩阵
sns.pairplot(df.drop(['animal_name'], axis=1), hue='class')
# 查看不同类别的动物在各个特征上的平均值
df.groupby('class').mean()
# 创建柱状图
sns.countplot(df['class'])
```
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