金融风控训练营task2-赛题理解学习笔记

一、学习知识点概要

二、学习内容

1. 导入数据分析及可视化过程需要的库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

2. 读取文件

2.1 拓展知识

• pandas读取数据时相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。

• SV与CSV的区别：

  • SV是用制表符（Tab,’\t’）作为字段值的分隔符；CSV是用半角逗号（’,’）作为字段值的分隔符

• 读取文件的部分

  • 通过nrows参数，来设置读取文件的前多少行(不包括列名)，nrows是一个大于等于0的整数。
    pd.read_csc("train.csv",nrows=5)

  • 分块读取

    • read_csv 和 read_table 有一个 chunksize 参数，用以指定一个块大小(每次读取多少行)，返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。

    #设置chunksize参数，来控制每次迭代数据的大小
    i = 0  # 控制输出
    chunker = pd.read_csv("train.csv",chunksize=5)
    for item in chunker:
     print(type(item))
     #
     print(len(item))
     i+=1
     if i >= 4:   # 由于数据量过大，限制输出4条就跳出循环
        break
     #5
    >>> 
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    5
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    5
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    5
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    5
    

3. 基本常用函数

3.1 查看数据集的样本个数和原始特征维度

• describe默认统计数值型数据的各个(特征)统计量 : data_train.describe()
• append将截取得数据拼在一起 ： data_train.head(3).append(data_train.tail(3))

3.2 查看数据集中特征缺失值，唯一值等

3.2.1 查看缺失值

print(f'There are {data_train.isnull().any().sum()} columns in train dataset with missing values.')
>>> There are 22 columns in train dataset with missing values.
#上面得到训练集有22列特征有缺失值

• df.isnull() 是元素级别的判断，可以用来查看每个单元格是否缺失（与sina()没有区别），isnull生成的是所有数据的true／false矩阵
• isnull().any()，是列级别的判断，只要该列有为空或者NA的元素，就为True，否则False
  • 使用all就是全部非缺失值，如果是any就是至少有一个不是缺失值
• isnull().sum()，将列中为空的个数统计出来

3.2.2 进一步查看缺失特征中缺失率大于50%的特征

have_null_fea_dict = (data_train.isnull().sum()/len(data_train)).to_dict()
fea_null_moreThanHalf = {
     } 
#生成列名为key其缺失率为value的字典，包括缺失率为0的列
for key,value in have_null_fea_dict.items():
    if value > 0.5:
        fea_null_moreThanHalf[key] = value

fea_null_moreThanHalf
>>> {
     }

3.2.3 具体的查看缺失特征及缺失率

# nan可视化
missing = data_train.isnull().sum()/len(data_train)
#同样返回所有列名及其缺失值但不是字典
missing = missing[missing > 0]
#去掉没有数据缺失的
missing.sort_values(inplace=True)
#排序
missing.plot.bar()
#画出柱状图

• 默认缺失的值类型全为np.nan，上面的示例帮助我们总想了解哪些列存在“nan”，并且可以把nan的个数打印。若nan个数很多则可以考虑将这一列删除。
• 此外，我们可以进行横向比较，某些样本数据的大部分列是缺失的，且在样本足够的情况下可以考虑将其删除

【补充】

• inplace参数：作用为 是否在原对象基础上进行修改

  • inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改；
  • inplace = False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果，原对象不变
  • 默认是false
  • inplace的值只有这两个

• 画图

  • figsize=() 用来表示figure 的大小为宽、长（单位为inch）
  • 直方图hist
    • hist函数：查看df中所有值列的直方图
    • plot函数：df[‘col’].plot(kind = ‘hist’);
  • 柱状图 bar / 横向 barh
    • df[‘col’].value_counts().plot(kind = ‘bar’);
    • value_counts()是按数量多少排序的
  • 饼状图 pie
    • df[‘col’].value_counts().plot(kind = ‘pie’, figsize = (8,8));
  • 散点图 scatter
    • 一整个df的：pd.plotting.scatter_matrix(df, figsize=(15,15)); 该函数还会展示每个变量的直方图
    • 单独的散点图：df.plot(x = ‘col1’, y = ‘col2’, kind = ‘scatter’);
  • 箱线图 box

3.2.4 查看训练集测试集中特征属性只有一值的特征

one_value_fea = [col for col in data_train.columns if data_train[col].nunique() <= 1]
one_value_fea_test = [col for col in data_test_a.columns if data_test_a[col].nunique() <= 1]
# one_value_fea,one_value_fea_test 返回的值都是['policyCode']，所以这一列参考价值不大，可去掉

4. 特征的类型

4.1 特征类型：

• 类别性特征
• 数值型特征
  • 连续型
  • 离散型

（为了降低变量的复杂性，减少变量噪音对模型的影响，提高自变量和因变量的相关度，进行特征分箱，将其转化为WOE编码进而做标准评分卡等操作）

(1)根据类型选择列

numerical_fea = list(data_train.select_dtypes(exclude=['object']).columns)

category_fea = list(filter(lambda x: x not in numerical_fea,list(data_train.columns)))
# category_fea这个list就是filter函数筛选出来的结果

（2）过滤数值型类别特征

def get_numerical_serial_fea(data,feas):
    numerical_serial_fea = []
    numerical_noserial_fea = []
    for fea in feas:
        temp = data[fea].nunique()
        if temp <= 10:
            numerical_noserial_fea.append(fea)
            continue
        numerical_serial_fea.append(fea)
    return numerical_serial_fea,numerical_noserial_fea
numerical_serial_fea,numerical_noserial_fea = get_numerical_serial_fea(data_train,numerical_fea)

（3）离散型变量分析（节选）

data_train['term'].value_counts()#离散型变量
>>> 
3    606902
5    193098
Name: term, dtype: int64

data_train['policyCode'].value_counts()#离散型变量
>>>
1.0    800000
Name: policyCode, dtype: int64
#无用，只有一个值

data_train['policyCode'].value_counts()#离散型变量
>>>
1.0    800000
Name: policyCode, dtype: int64
#相差悬殊，用不用再分析

(4)数值连续型变量分析

#每个数字特征得分布可视化
# 这里画图估计需要10-15分钟
f = pd.melt(data_train, value_vars=numerical_serial_fea)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False)
g = g.map(sns.distplot, "value")

• 查看某一个数值型变量的分布，查看变量是否符合正态分布，如果不符合正太分布的变量可以log化后再观察下是否符合正态分布。
• 如果想统一处理一批数据变标准化 必须把这些之前已经正态化的数据提出
• 正态化的原因：一些情况下正态非正态可以让模型更快的收敛，一些模型要求数据正态（eg. GMM、KNN）,保证数据不要过偏态即可，过于偏态可能会影响模型预测结果。

#Ploting Transaction Amount Values Distribution
plt.figure(figsize=(16,12))
plt.suptitle('Transaction Values Distribution', fontsize=22)
plt.subplot(221)
sub_plot_1 = sns.distplot(data_train['loanAmnt'])
sub_plot_1.set_title("loanAmnt Distribuition", fontsize=18)
sub_plot_1.set_xlabel("")
sub_plot_1.set_ylabel("Probability", fontsize=15)

plt.subplot(222)
sub_plot_2 = sns.distplot(np.log(data_train['loanAmnt']))
sub_plot_2.set_title("loanAmnt (Log) Distribuition", fontsize=18)
sub_plot_2.set_xlabel("")
sub_plot_2.set_ylabel("Probability", fontsize=15)

Text(0, 0.5, ‘Probability’)

【绘图说明】

1. figure语法

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

• num：图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
• figsize：指定figure的宽和高，单位为英寸
• dpi：参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素
• facecolor：背景颜色
• edgecolor：边框颜色
• frameon：是否显示边框

2. subplot语法(创建单个子图)

subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)

• nrows: subplot的行数
• ncols: subplot的列数
• sharex: 所有subplot应该使用相同的x轴刻度（调节xlim将会影响所有subplot）
• sharey: 所有subplot应该使用相同的y轴刻度（调节ylim将会影响所有subplot）
• subplot_kw: 用于创建各subplot的关键字字典
• **fig_kw: 创建figure时的其他关键字，如plt.subplots(2,2,figsize=(8,6))

subplot可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图 ，参考下面例子。

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x = np.arange(0, 100)  
#作图1
plt.subplot(221)  
plt.plot(x, x)  
#作图2
plt.subplot(222)  
plt.plot(x, -x)  
 #作图3
plt.subplot(223)  
plt.plot(x, x ** 2)  
plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
plt.subplot(224)  
plt.plot(x, np.log(x))  
plt.show()  

3. subplots语法（创建多个子图）

参数与上面相似

---

（5）非数值类别型变量分析

同上，对"grade","subGrade"等采用value_counts()

5. 变量分布可视化

5.1 单一变量分布可视化

plt.figure(figsize=(8, 8))
sns.barplot(data_train["employmentLength"].value_counts(dropna=False)[:20],
            data_train["employmentLength"].value_counts(dropna=False).keys()[:20])
plt.show()

5.2 根据y值不同可视化x某个特征的分布

5.2.1 首先查看类别型变量在不同y值上的分布

train_loan_fr = data_train.loc[data_train['isDefault'] == 1]
train_loan_nofr = data_train.loc[data_train['isDefault'] == 0]

【注释】

• 对于pd.loc和pd.iloc
  • loc通过行和列的名字获取值
  • iloc通过下标获取值
    

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 8))
train_loan_fr.groupby('grade')['grade'].count().plot(kind='barh', ax=ax1, title='Count of grade fraud')
train_loan_nofr.groupby('grade')['grade'].count().plot(kind='barh', ax=ax2, title='Count of grade non-fraud')
train_loan_fr.groupby('employmentLength')['employmentLength'].count().plot(kind='barh', ax=ax3, title='Count of employmentLength fraud')
train_loan_nofr.groupby('employmentLength')['employmentLength'].count().plot(kind='barh', ax=ax4, title='Count of employmentLength non-fraud')
plt.show()

5.2.2 其次查看连续型变量在不同y值上的分布

fig, ((ax1, ax2)) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 6))
data_train.loc[data_train['isDefault'] == 1] \
    ['loanAmnt'].apply(np.log) \
    .plot(kind='hist',
          bins=100,
          title='Log Loan Amt - Fraud',
          color='r',
          xlim=(-3, 10),
         ax= ax1)
data_train.loc[data_train['isDefault'] == 0] \
    ['loanAmnt'].apply(np.log) \
    .plot(kind='hist',
          bins=100,
          title='Log Loan Amt - Not Fraud',
          color='b',
          xlim=(-3, 10),
         ax=ax2)

total = len(data_train)
total_amt = data_train.groupby(['isDefault'])['loanAmnt'].sum().sum()
plt.figure(figsize=(12,5))
plt.subplot(121)##1代表行，2代表列，所以一共有2个图，1代表此时绘制第一个图。
plot_tr = sns.countplot(x='isDefault',data=data_train)#data_train‘isDefault’这个特征每种类别的数量**
plot_tr.set_title("Fraud Loan Distribution \n 0: good user | 1: bad user", fontsize=14)
plot_tr.set_xlabel("Is fraud by count", fontsize=16)
plot_tr.set_ylabel('Count', fontsize=16)
for p in plot_tr.patches:
    height = p.get_height()
    plot_tr.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
            height + 3,
            '{:1.2f}%'.format(height/total*100),
            ha="center", fontsize=15) 
    
percent_amt = (data_train.groupby(['isDefault'])['loanAmnt'].sum())
percent_amt = percent_amt.reset_index()
plt.subplot(122)
plot_tr_2 = sns.barplot(x='isDefault', y='loanAmnt',  dodge=True, data=percent_amt)
plot_tr_2.set_title("Total Amount in loanAmnt  \n 0: good user | 1: bad user", fontsize=14)
plot_tr_2.set_xlabel("Is fraud by percent", fontsize=16)
plot_tr_2.set_ylabel('Total Loan Amount Scalar', fontsize=16)
for p in plot_tr_2.patches:
    height = p.get_height()
    plot_tr_2.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
            height + 3,
            '{:1.2f}%'.format(height/total_amt * 100),
            ha="center", fontsize=15)

6. 时间格式数据处理及查看

#转化成时间格式  issueDateDT特征表示数据日期离数据集中日期最早的日期（2007-06-01）的天数
data_train['issueDate'] = pd.to_datetime(data_train['issueDate'],format='%Y-%m-%d')
startdate = datetime.datetime.strptime('2007-06-01', '%Y-%m-%d')
data_train['issueDateDT'] = data_train['issueDate'].apply(lambda x: x-startdate).dt.days

#转化成时间格式
data_test_a['issueDate'] = pd.to_datetime(data_train['issueDate'],format='%Y-%m-%d')
startdate = datetime.datetime.strptime('2007-06-01', '%Y-%m-%d')
data_test_a['issueDateDT'] = data_test_a['issueDate'].apply(lambda x: x-startdate).dt.days

plt.hist(data_train['issueDateDT'], label='train');
plt.hist(data_test_a['issueDateDT'], label='test');
plt.legend();
plt.title('Distribution of issueDateDT dates');
#train 和 test issueDateDT 日期有重叠,所以使用基于时间的分割进行验证是不明智的

7. 透视图

掌握透视图可以让我们更好的了解数据

#透视图 索引可以有多个，“columns（列）”是可选的，聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所列举的项目上。
pivot = pd.pivot_table(data_train, index=['grade'], columns=['issueDateDT'], values=['loanAmnt'], aggfunc=np.sum)

8. 用pandas_profiling生成数据报告

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

三、学习问题和解答

1. 涉及到可视化知识点的部分很多概念都是新接触到的，为了吃下实例的代码，需要一个个方法、函数去查，并且作适当补充
2. 后半部分的分布可视化和时间格式数据还有很多看不懂的地方，有请教同学，也有上网找相应的知识点看，但还是一知半解

四、学习思考与总结

1.初步接触了EDA探索性数据分析，主要学到的东西有对数据进行特征分析以及可视化的相关内容

2.taks02 对比 task01 已经开始接触有技术含量的东西，现在只是学习打卡阶段，应该要及时落实笔记里面还没有完全看懂的知识点，切忌囫囵吞枣。

3.要学会并且懂得剖析代码，多查多记多思考！时间上要抓紧，即使任务ddl前打卡完成了也要多巩固再学习。

参考文献：
[1]pandas 柱状图_python-pandas | 画图

[2]【Python】 【绘图】plt.figure()的使用

[3]阿里云天池笔记