pandas eda
时间: 2024-08-12 09:05:06 浏览: 74
Pandas EDA,全称为Pandas Exploratory Data Analysis,是指利用Python库Pandas进行数据探索性分析的过程。Pandas是一个强大的数据分析工具,特别适合处理结构化的表格数据。在EDA阶段,你会对数据集进行一系列操作,如:
1. **数据加载**:使用`pandas.read_csv()`、`read_excel()`等函数读取各种格式的数据文件。
2. **描述性统计**:通过`describe()`函数获取各列的基本统计信息,如均值、标准差、计数等。
3. **查看数据结构**:`info()`函数显示数据的列名、非空值数目、数据类型等。
4. **数据清洗**:检查缺失值(`isnull()`和`dropna()`),异常值,重复值等,并进行相应处理。
5. **数据可视化**:使用Matplotlib、Seaborn等库创建图表,如直方图、箱线图、散点图等,来洞察变量之间的关系、分布特征等。
6. **初步分组和聚合**:运用`groupby()`对数据进行分组并计算汇总统计。
7. **关联分析**:检查特征间的相关性(如`corr()`)。
Pandas EDA是数据科学家进行数据分析的第一步,它帮助理解数据质量、发现问题,并为后续建模做好准备。
相关问题
python pandas实战
Python Pandas是一个强大的数据处理库,它的实战应用非常广泛,特别是在数据分析、清洗、转换和探索性数据分析(EDA)方面。Pandas提供了一个`DataFrame`和`Series`这两个核心数据结构,可以方便地进行:
1. **数据加载**:读取各种文件格式如CSV、Excel、SQL数据库、JSON等,并整合数据。
2. **数据清洗**:处理缺失值、异常值,进行数据类型转换,合并或重塑数据。
3. **数据操作**:排序、分组、聚合(如计算平均值、总和等)、透视表等统计分析。
4. **数据可视化**:与Matplotlib、Seaborn等结合生成图表,帮助理解和呈现数据。
例如,你可以用Pandas轻松完成这样的任务:
```python
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据前几行
print(df.head())
# 数据筛选和分组
filtered_df = df[df['age'] > 30]
grouped_df = filtered_df.groupby('category').mean()
# 数据清洗
df = df.dropna() # 删除缺失值
# 创建新的列
df['total_score'] = df['score_1'] + df['score_2']
机器学习 EDA
### 机器学习中的探索性数据分析 (EDA)
#### 定义
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis, EDA)是一种对数据集进行全面理解的方法,旨在通过统计摘要和可视化手段揭示潜在模式、异常值和其他特征[^1]。
#### 对机器学习的意义
在机器学习项目中,EDA 扮演着至关重要的角色。通过对原始数据进行深入挖掘,可以发现变量之间的关系,识别可能影响模型性能的因素,并据此调整算法参数或预处理策略。此外,这一步骤有助于验证假设并激发新的研究方向,从而提高最终预测效果的质量。
#### 主要方法和技术
为了有效地执行 EDA,在实践中通常会采用一系列特定的技术:
- **描述统计量计算**:包括均值、中位数、标准差等基本度量指标;
- **分布检验**:利用直方图、密度曲线等方式展示数值型属性的概率分布情况;
- **关联性评估**:借助散点图矩阵、热力图等形式考察各字段间的相互作用程度;
- **缺失值检测与处理**:定位空白记录的位置及其占比,考虑填补或者删除方案;
- **离群点甄别**:运用箱线图或其他图形化工具找出远离群体趋势的数据实例;
以上每种方式都提供了独特的视角来审视所给定的信息集合,进而支持更明智的选择决策过程[^2]。
#### 常见使用的工具
针对上述各项任务,目前市面上有许多优秀的软件包可供选用:
- Python 生态圈内的 Pandas 和 NumPy 库能够高效完成表格结构化的读取转换操作;
- Matplotlib 及 Seaborn 则专注于绘制高质量图表以辅助视觉呈现工作;
- Scikit-Learn 提供了一系列实用函数用于快速实现常见的机器学习流程自动化;
- Jupyter Notebook 平台允许用户交互式编写代码片段并与他人分享研究成果。
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.pairplot(pd.DataFrame(data))
```
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