零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 数据分析——打卡学习

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 打卡学习

  • task2数据分析
    • 内容介绍
    • 2.1代码示例
      • 2.1.1科学库、可视化库的加载
      • 2.1.2数据的读取
      • 2.1.3 数据总览
      • 2.1.4查看数据异常
      • 2.1.5 预测值的分布
      • 2.1.6特征分为类别特征和数字特征,并对类别特征查看unique分布
      • 2.1.7数字特征分析
      • 2.1.8类别特征
      • 2.1.9用pandas_profiling生成数据报告
    • 总结

task2数据分析

赛题:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测

地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX
摘自 AI蜗牛车 在Datawhale 数据挖掘入门:数据分析部分的讲义
了解数据读取,以及简单分析。

内容介绍

  1. 异常处理
  2. 特征归一化;
  3. 数据总览;
  4. 数据分桶;
  5. 了解预测值分布;
  6. 特征分类;
  7. 数字特征分析;
  8. 类型特征分析。
  9. 生成数据报告

2.1代码示例

2.1.1科学库、可视化库的加载

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import missingno as msno

如果没有库的话,使用pip install 进行安装。

2.1.2数据的读取

`path='F:/数据分析/天池比赛/'
Train_data=pd.read_csv(path+'used_car_train_20200313.csv',sep=' ')
Test_data=pd.read_csv(path+'used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')

出现问题:1 路径没有用反斜杠,提示没有文件
2 read_csv 没有加参数 sep=’ ',导致读取的数据没有进行分割,使用info() ,describe()函数出现问题。

2.1.3 数据总览

## 1) 通过describe()来熟悉数据的相关统计量
Train_data.describe()
## 2) 通过info()来熟悉数据类型
Train_data.info()

2.1.4查看数据异常

## 1) 查看每列的存在nan情况
Train_data.isnull().sum()
# nan可视化
missing = Train_data.isnull().sum()
missing = missing[missing > 0]
missing.sort_values(inplace=True)
missing.plot.bar()
#删除对预测值帮助不大数据列
del Train_data["seller"]
del Train_data["offerType"]
del Test_data["seller"]
del Test_data["offerType"]

2.1.5 预测值的分布

## 1) 总体分布概况(无界约翰逊分布等)
import scipy.stats as st
y = Train_data['price']
plt.figure(1); plt.title('Johnson SU')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu)
plt.figure(2); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title('Log Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)

约翰逊分布:经约翰变换后服从正态分布的随机变量的概率分布

## 2) 查看skewness and kurtosis
sns.distplot(Train_data['price']);
print("Skewness: %f" % Train_data['price'].skew())
print("Kurtosis: %f" % Train_data['price'].kurt())

偏度(skewness)也称为偏态、偏态系数,是统计数据分布偏斜方向和程度的度量,是统计数据分布非对称程度的数字特征。
峰度系数(Kurtosis)。峰度系数反映与正态分布相比某一分布的相对尖锐度或平坦度。正峰度系数表示相对尖锐的分布。负峰度系数表示相对平坦的分布

## 3) 查看预测值的具体频数
plt.hist(Train_data['price'], orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red')
plt.show()

查看频数, 大于20000得值极少,其实这里也可以把这些当作特殊得值(异常值)直接用填充或者删掉

2.1.6特征分为类别特征和数字特征,并对类别特征查看unique分布

将特征进行分类,分为类别特征离散(),数字特征(连续)

numeric_features = ['power', 'kilometer', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14' ]

categorical_features = ['name', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox', 'notRepairedDamage', 'regionCode',]
# 特征nunique分布
for cat_fea in categorical_features:
    print(cat_fea + "的特征分布如下:")
    print("{}特征有个{}不同的值".format(cat_fea, Train_data[cat_fea].nunique()))
    print(Train_data[cat_fea].value_counts())

2.1.7数字特征分析

## 1) 相关性分析
price_numeric = Train_data[numeric_features]
correlation = price_numeric.corr()
print(correlation['price'].sort_values(ascending = False),'\n')
f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7))

plt.title('Correlation of Numeric Features with Price',y=1,size=16)

sns.heatmap(correlation,square = True,  vmax=0.8)
## 2) 查看几个特征得 偏度和峰值
for col in numeric_features:
    print('{:15}'.format(col), 
          'Skewness: {:05.2f}'.format(Train_data[col].skew()) , 
          '   ' ,
          'Kurtosis: {:06.2f}'.format(Train_data[col].kurt())  
         )
## 3) 每个数字特征得分布可视化
f = pd.melt(Train_data, value_vars=numeric_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False)
g = g.map(sns.distplot, "value")
## 4) 数字特征相互之间的关系可视化
sns.set()
columns = ['price', 'v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5',  'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14']
sns.pairplot(Train_data[columns],size = 2 ,kind ='scatter',diag_kind='kde')
plt.show()
## 5) 多变量互相回归关系可视化
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4), (ax5, ax6), (ax7, ax8), (ax9, ax10)) = plt.subplots(nrows=5, ncols=2, figsize=(24, 20))
# ['v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5',  'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14']
v_12_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_12']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_12',y = 'price', data = v_12_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax1)

v_8_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_8']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_8',y = 'price',data = v_8_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax2)

v_0_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_0']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_0',y = 'price',data = v_0_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax3)

power_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['power']],axis = 1)
sns.regplot(x='power',y = 'price',data = power_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax4)

v_5_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_5']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_5',y = 'price',data = v_5_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax5)

v_2_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_2']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_2',y = 'price',data = v_2_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax6)

v_6_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_6']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_6',y = 'price',data = v_6_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax7)

v_1_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_1']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_1',y = 'price',data = v_1_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax8)

v_14_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_14']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_14',y = 'price',data = v_14_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax9)

v_13_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_13']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_13',y = 'price',data = v_13_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax10)

2.1.8类别特征

## 1) unique分布
for fea in categorical_features:
    print(Train_data[fea].nunique())
## 2) 类别特征箱形图可视化

# 因为 name和 regionCode的类别太稀疏了,这里我们把不稀疏的几类画一下
categorical_features = ['model',
 'brand',
 'bodyType',
 'fuelType',
 'gearbox',
 'notRepairedDamage']
for c in categorical_features:
    Train_data[c] = Train_data[c].astype('category')
    if Train_data[c].isnull().any():
        Train_data[c] = Train_data[c].cat.add_categories(['MISSING'])
        Train_data[c] = Train_data[c].fillna('MISSING')

def boxplot(x, y, **kwargs):
    sns.boxplot(x=x, y=y)
    x=plt.xticks(rotation=90)

f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(boxplot, "value", "price")
## 3) 类别特征的小提琴图可视化
catg_list = categorical_features
target = 'price'
for catg in catg_list :
    sns.violinplot(x=catg, y=target, data=Train_data)
    plt.show()

``

```python
## 4) 类别特征的柱形图可视化
def bar_plot(x, y, **kwargs):
    sns.barplot(x=x, y=y)
    x=plt.xticks(rotation=90)

f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(bar_plot, "value", "price")
##  5) 类别特征的每个类别频数可视化(count_plot)
def count_plot(x,  **kwargs):
    sns.countplot(x=x)
    x=plt.xticks(rotation=90)

f = pd.melt(Train_data,  value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(count_plot, "value")

2.1.9用pandas_profiling生成数据报告

pfr = pandas_profiling.ProfileReport(Train_data)
pfr.to_file("./example.html")

总结

对于数据的初步分析(直接查看数据,或.sum(), .mean(),.descirbe()等统计函数)可以从:样本数量,训练集数量,是否有时间特征,是否是时许问题,特征所表示的含义(非匿名特征),特征类型(字符类似,int,float,time),特征的缺失情况(注意缺失的在数据中的表现形式,有些是空的有些是”NAN”符号等),特征的均值方差情况。

分析记录某些特征值缺失占比30%以上样本的缺失处理,有助于后续的模型验证和调节,分析特征应该是填充(填充方式是什么,均值填充,0填充,众数填充等),还是舍去,还是先做样本分类用不同的特征模型去预测。

对于异常值做专门的分析,分析特征异常的label是否为异常值(或者偏离均值较远或者事特殊符号),异常值是否应该剔除,还是用正常值填充,是记录异常,还是机器本身异常等。

对于Label做专门的分析,分析标签的分布情况等。

进步分析可以通过对特征作图,特征和label联合做图(统计图,离散图),直观了解特征的分布情况,通过这一步也可以发现数据之中的一些异常值等,通过箱型图分析一些特征值的偏离情况,对于特征和特征联合作图,对于特征和label联合作图,分析其中的一些关联性。

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