Исследовательский анализ данных в Python
Исследовательский анализ данных (EDA) — важный шаг в рабочем процессе науки о данных, который включает в себя исследование и обобщение основных характеристик набора данных. Это помогает нам лучше понимать данные, выявлять потенциальные проблемы и планировать наши следующие шаги по моделированию и анализу. В этой статье мы рассмотрим, как выполнить EDA с помощью языка программирования Python.
Python — популярный язык для науки о данных из-за его мощных библиотек и простого в использовании синтаксиса. Одной из наиболее важных библиотек для EDA является Pandas, предоставляющая высокопроизводительные структуры данных и инструменты для работы с табличными данными. Мы будем использовать Pandas для загрузки и обработки наших данных, а также для их визуализации с помощью библиотеки Matplotlib.
Во-первых, давайте начнем с импорта необходимых библиотек:
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
Затем мы можем загрузить наши данные в Pandas DataFrame, используя функцию read_csv:
df = pd.read_csv («данные.csv»)
Функция read_csv возвращает объект DataFrame, представляющий собой двумерную структуру данных с помеченными строками и столбцами. Мы можем использовать метод head для просмотра первых нескольких строк данных:
дф.голова()
Это даст нам предварительный просмотр данных и поможет нам понять их структуру и содержание.
После загрузки данных мы можем начать их изучение, вычислив некоторые базовые статистические данные. Например, мы можем использовать метод описания для вычисления среднего значения, стандартного отклонения, минимума, максимума и других статистических данных для каждого числового столбца:
df.describe()
Это может дать нам быстрый обзор данных и помочь нам выявить любые потенциальные проблемы, такие как пропущенные значения или выбросы.
Еще одним полезным инструментом для EDA является визуализация данных. Мы можем использовать метод plot объекта DataFrame для создания различных типов графиков, таких как гистограммы, точечные диаграммы и ящичные диаграммы. Например, мы можем создать гистограмму числового столбца, используя следующий код:
df["column_name"].plot(kind="hist")
Это создаст гистограмму значений в указанном столбце. Мы также можем добавить дополнительные параметры для настройки графика, например, изменить количество интервалов или диапазон оси x.
Визуализация данных может помочь нам выявить закономерности и взаимосвязи в данных, которые не сразу видны из необработанных данных. Например, точечная диаграмма может показать нам взаимосвязь между двумя числовыми столбцами, а ящичковая диаграмма может помочь нам определить наличие выбросов.
Таким образом, исследовательский анализ данных является важным шагом в рабочем процессе обработки данных, который помогает нам понять и обобщить набор данных. Используя библиотеки Pandas и Matplotlib в Python, мы можем быстро и легко выполнять EDA и визуализировать наши данные. Это может помочь нам определить потенциальные проблемы и спланировать наши следующие шаги по моделированию и анализу.
