Python 探索性数据分析方法与应用

数据挖掘

探索性数据分析方法与应用

一、频率和众数是简单描述数据分布状况的常见度量，请编写函数实现序列元素频率序列及其众数的计算，并自行构建数据验证方法。

代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
#频率 and 众数
freDict={}

#统计元素数量
def count(l):
    for item in l:
        if item in freDict.keys():
            freDict[item] +=1
        else:
            freDict[item] =1
    return
#求元素频率
def transform():
    s = float(sum(freDict.values()))
    for k in freDict.keys():
        freDict[k] /=s
    return
#获取众数
def mode():
    max_value = list(freDict.values())[0]
    max_key = list(freDict.keys())[0]
    for key,value in freDict.items():
        if value>max_value:
            max_value=value
            max_key=key
    return max_key
l=['a','b','c','d','e','a','b','c','d','e','c','d','e']
count(l)
print("Count for Distinct:",freDict)
transform()
print("Frequency by precent:",freDict)
print("Mode:",mode())

输出结果：

二、百分位数也是简单描述数据分布特征的常用度量，请编写函数实现数据序列百分位数的计算，并计算iris数据集中四个属性的百分位数。

代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
from math import *
import numpy as np

iris = np.loadtxt(r"E:\iris_proc.data",delimiter=",")

rel = np.linspace(0,0, 11*5).reshape(11,5)
rel[...,0]=range(0,101,10)
for col in range(1,5):
    rel[...,col]=[np.percentile(iris[...,col-1], p) for p in rel[...,0]]
print(rel)

输出结果：

三、衡量数据序列集中程度的统计量通常由均值、中位数和截断均值，请编写函数分别实现均值、中位数和截断均值的计算，并分别针对iris数据集的四个属性进行计算。

代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import numpy as np

def mean(x):
    return sum(x)/ float(len(x))
def median(y):
    x=np.sort(y)
    if len(x)%2==0:
        return (x[len(x)//2]+x[len(x)//2+1])/2.0
    else:
        return x[len(x)//2]
def trimmean(x,p):
    b= np.percentile(x, p//2)
    t= np.percentile(x, 100-p//2)
    return mean([i for i in x if b <= i <= t])


iris = np.loadtxt(r"E:\iris_proc.data",delimiter=",")

rel = np.linspace(0,0, 3*4).reshape(3,4)

for i in range(3):
    for j in range(4):
        if(i==0):
            rel[0,j] = mean(iris[...,j])
        elif(i==1):
            rel[1,j] = median(iris[...,j])
        else:
            rel[2,j] = trimmean(iris[...,j], 20)
print(rel)

输出结果：

四、简单描述数据序列分散程度的统计量通常由极差、标准差、绝对平均偏差（AAD）、中位数绝对偏差（MAD）、四分位数极差（IQR）等，请编写函数实现这些统计量的计算，并针对iris数据集的四个属性进行计算。

代码：

import numpy as np
from math import *
def rang(x):
    return max(x)-min(x)

def var(x):
    return np.var(x)*len(x)/(len(x)-1)

def std(x):
    return sqrt(var(x))

def aad(x):
    x_mean = np.mean(x)
    return sum([abs(x[i]-x_mean) for i in range(len(x))])/len(x)
def mad(x):
    x_median = np.median(x)
    return np.median([abs(x[i]-x_median) for i in range(len(x))])
def iqr(x):
    return np.percentile(x,75)-np.percentile(x,25)

iris = np.loadtxt("E:\iris_proc.data",delimiter=',')
rel=np.linspace(0,0,5*4).reshape(5,4)
for col in range(4):
    rel[0, col] = rang(iris[..., col])
    rel[1, col] = std(iris[..., col])
    rel[2, col] = aad(iris[..., col])
    rel[3, col] = mad(iris[..., col])
    rel[4, col] = iqr(iris[..., col])
print(rel)

输出结果:

五、茎叶图是描述数据分布的一种简单可视化方法，请变成实现茎叶图的输出，完成iris数据集中的第一个属性萼片长度的茎叶图输出。

代码：

from itertools import groupby
import numpy as np

iris = np.loadtxt("E:\iris_proc.data",delimiter=',')
data = iris[...,0]*10
data = sorted([str(int(e)) for e in data])

#k 和 h 分别为每个数值的十位数字和个位数字的字符形式

for k,g in groupby(data,key=lambda x:int(x)//5):
    lst = map(str,[int(h)%10 for h in list(g)])
    print(k//2,'|',''.join(lst))

输出结果：