天池-新闻推荐-用户行为预测入门赛-数据分析

天池-新闻推荐-用户行为预测入门赛-数据分析

这时进行数据分析的相关内容，借此机会再次熟悉了解pandas以及numpy等库的运用，收获颇丰。

价值和意义

数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里有哪些数据，具体的文件中的每个字段表示什么实际含义，以及数据集中特征之间的相关性，在推荐场景下主要就是分析用户本身的基本属性，文章基本属性，以及用户和文章交互的一些分布，这些都有利于后面的召回策略的选择，以及特征工程。

建议：当特征工程和模型调参已经很难继续上分了，可以回来在重新从新的角度去分析这些数据，或许可以找到上分的灵感

导入包

matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rc('font', family='SimHei', size=13)

import os,gc,re,warnings,sys
warnings.filterwarnings("ignore")

读取数据

path = './data_raw/'

#####train
trn_click = pd.read_csv(path+'train_click_log.csv')
#trn_click = pd.read_csv(path+'train_click_log.csv', names=['user_id','item_id','click_time','click_environment','click_deviceGroup','click_os','click_country','click_region','click_referrer_type'])
item_df = pd.read_csv(path+'articles.csv')
item_df = item_df.rename(columns={
     'article_id': 'click_article_id'})  #重命名，方便后续match
item_emb_df = pd.read_csv(path+'articles_emb.csv')

#####test
tst_click = pd.read_csv(path+'testA_click_log.csv')

数据预处理

计算用户点击的排名（rank）以及点击的次数

#对每个用户的点击时间戳进行排序
trn_click['rank'] = trn_click.groupby(['user_id'])['click_timestamp'].rank(ascending=False).astype(int)
tst_click['rank'] = tst_click.groupby(['user_id'])['click_timestamp'].rank(ascending=False).astype(int)

这里特别注意一下rank和sort_value的区别
rank返回的是排序后的排名（默认是升序排列的），而sort_value返回的是排序后的这个dataframe的最后结果
详情可去
链接: https://www.cnblogs.com/rougan/p/10071243.html.

#计算用户点击文章的次数，并添加新的一列count
trn_click['click_cnts'] = trn_click.groupby(['user_id'])['click_timestamp'].transform('count')
tst_click['click_cnts'] = tst_click.groupby(['user_id'])['click_timestamp'].transform('count')

注意transform apply agg的异同，详情见链接: link.
相同点，
dataframe,series,groupby三种类的对象都可以调用这三种函数
不同点呢，
1.apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等，但是agg()做不到
2.agg() / transform()方法可以反射调用（str调用）‘sum‘、‘max’、‘min’、'count‘等方法，形如agg(‘sum’)。apply不能直接使用，而可以用自定义函数+列特征的方法调用。
说人话就是apply不能用内置函数，只能自定义lambda，这是区别他和另外两列的重要点。
3.transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数，因为transform是真针对每一元素（即每一列特征操作）进行计算

agg()+python内置方法的计算速度最快，其次是transform()+python内置方法。而 transform() 方法+自定义函数 的组合方法最慢，需要避免使用！python自带的stats统计模块在pandas结构中的计算也非常慢，也需要避免使用！

三者搞得groupby，赋给dataframe矩阵，只有transform不会报错！

数据浏览

看一下训练集的用户点击日志，是这样的

trn_click = trn_click.merge(item_df, how='left', on=['click_article_id'])
trn_click.head()

之后关于做图的可以看这个链接

链接: https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/78662877?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control.

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

• 项目
  • 项目
    • 项目

1. 项目1
2. 项目2
3. 项目3

• 计划任务
• 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的：

项目	Value
电脑	$1600
手机	$12
导管	$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	'Isn't this fun?'	‘Isn’t this fun?’
Quotes	"Isn't this fun?"	“Isn’t this fun?”
Dashes	-- is en-dash, --- is em-dash	– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown

Text-to- HTML conversion tool

Authors

John

Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。¹

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid

• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

张三 李四 王五 你好！李四, 最近怎么样? 你最近怎么样，王五？ 我很好，谢谢! 我很好，谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接

长方形

圆

圆角长方形

菱形

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认？ 结束 yes no

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

导出与导入

导出

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导入

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继续你的创作。

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1. 注脚的解释 ↩︎