数据探索与预处理实战：WineReviews与OaklandCrimeStatistics分析

"数据探索性分析与数据预处理1" 在数据科学中，数据探索性分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）和数据预处理是至关重要的步骤，它们为后续的数据建模和分析奠定基础。这个作业要求学生对两个不同的数据集——WineReviews 和 OaklandCrimeStatistics2011to2016——进行EDA和预处理。 1. 数据读取与摘要： 使用Python的pandas库中的read_csv函数，可以方便地将CSV文件转换为DataFrame对象，这是一种常见的数据处理结构。在DataFrame中，数据类型可以是int64或float64，分别对应整数和浮点数。通过检查数据类型，可以区分数值型（如评分、价格）和非数值型（如国家、品种）属性。 对于WineReviews数据集，'winemag-data_first150k.csv'文件有8个标称属性和2个数值属性。标称属性包括葡萄酒的产地、描述、品种等，数值属性是评分（points）和价格（price）。另一个文件'winemag-data-130k-v2.csv'则有更多标称属性，但未详细列出数值属性。 2. 数据可视化与摘要统计： 为了理解数据，通常会计算各种统计摘要，如频数分布（对于标称属性），以及5数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）和缺失值数量（对于数值属性）。此外，使用直方图和箱线图等可视化工具可以揭示数据分布，检测异常值。 3. 数据缺失值处理： 处理缺失值是一项关键任务，因为它可能会影响分析结果的准确性和可靠性。五种处理策略包括： - 删除含有缺失值的记录：如果数据量足够大，这可能是可行的，但会减少样本大小。 - 用最频繁出现的值填充：适用于类别属性，但可能引入偏见。 - 相关属性填充：根据其他相关属性的值来估算缺失值，适合数值属性。 - 基于相似性的填充：通过计算数据对象之间的相似性，用相似对象的值来填充。 - 处理后对比：可视化新旧数据集，检查处理效果。 4. 数据集说明： WineReviews数据集包含关于葡萄酒的评价，如产地、描述、评分等，而OaklandCrimeStatistics2011to2016数据集记录了2011年至2016年奥克兰市的犯罪统计数据，可能包含犯罪类型、时间、地点等信息。 5. 数据分析过程： 在3.1部分，对数据进行初步的可视化和摘要统计，以便了解数据的基本特征。接下来，对缺失值进行处理，并通过比较处理前后的数据集，评估处理方法的效果。这一过程不仅提升了数据质量，也为后续的深度分析做好准备。 总结来说，这个作业旨在让学生熟悉数据处理流程，掌握如何使用pandas进行数据读取、摘要统计和缺失值处理，同时运用可视化工具来理解数据的分布和特性。通过实践，他们能更好地理解数据科学中的核心概念和技术。