Data探索初体验:EDA与CSV数据读取
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更新于2024-07-16
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《EDA数据探索性分析》是一份由Datawhale和天池合作的项目,旨在通过数据挖掘进行团队学习的作业。这份文档记录了作者在2020年3月24日进行的数据探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)过程。在数据分析开始前,作者首先导入了一些必要的Python库,如pandas、numpy、matplotlib、seaborn和missingno,这些库在数据处理和可视化中起着关键作用。
作者首先从两个CSV文件(train_dataset.csv和test_dataset.csv)中读取训练集和测试集数据。`Train_data.head().append(Train_data.tail())`展示了数据集的首尾几行,包含诸如SaleID、name、regDate等字段,以及车辆的一些属性,如model、brand、bodyType、fuelType和gearbox。数据还包含了powerkilometer和多变量v_5到v_8,这些都是车辆性能指标的测量值。
在EDA阶段,作者可能正在进行初步的数据清洗,如忽略警告(warnings.filterwarnings('ignore')),以减少无关的输出干扰。接下来,他们可能会对数据进行预处理,比如检查缺失值(通过import missingnoasmsno导入的库可能用于可视化缺失值情况)、数据类型检查、以及数值特征的描述性统计分析(例如mean、median、分布等)。
由于部分代码没有完全展示,我们无法得知作者是否已经开始进行更深入的分析,比如数据可视化(通过matplotlib和seaborn创建图表来探索变量之间的关系、分布或异常值)、相关性分析(查看不同变量间的关系)、或者初步的预测模型构建(如果训练数据集包含目标变量)。然而,从提供的内容来看,这份文档的核心目标是通过对数据的初步探索,为后续的数据挖掘和机器学习任务奠定基础。
下一次打卡,作者计划补充还未完成的部分,包括可能的编码部分和对缺失数据的处理策略。总体而言,这个文档展示了在数据科学项目中,从加载数据到初步探索分析的一个典型步骤流程,这对于理解如何进行有效数据探索和准备至关重要。
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2021-08-24 上传
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CathyChen111
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