Python数据分析高薪实战第十天 EDA实战-全球新冠肺炎确诊病例趋势分析

27 初识 EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析

从本讲开始，我们会通过四个具体的案例来将我们之前学习的 Python 数据分析方面的知识全都串起来。一方面能够融会贯通，另一方面也能帮你掌握数据分析基本的方法论。

本讲我们首先会介绍数据分析中一个非常常见的方法论：EDA（Exploratory Data Analysis），探索性数据分析。其实我们在之前的实战分析中，都或多或少地基于 EDA 来做分析，只是没有系统学习方法论的理论与过程。

在介绍 EDA 的知识后，我们会以分析新冠肺炎的蔓延趋势为例，实践 EDA 分析。

EDA 简介

EDA 区别于传统数据分析的重要一点就是，EDA 不做任何前置的假设，而是直接通过对原始数据进行分析，用可视化技术和各种统计的方法来探寻数据隐含的规律和信息。简单来说就是从数据中寻找规律，而不是基于人工假设。

近些年随着大数据分析的蓬勃发展，尤其是近期如火如荼的各种数据分析比赛，EDA 变得越来越重要。像 kaggle 平台的比赛，EDA 环节都是必不可少的。

一般来说，EDA 分为以下几个步骤：

• 确定分析任务的目标；

• 筛选、清洗数据；

  • 检测异常值与缺失值

• 数据分析，可视化；

  • 挖掘特征之间的相互关系

  • 挖掘特征与目标变量之间的关系

• 根据上一步的结果构建模型；

• 得出最终结论。

从上面的流程不难看出，我们之前的实战思路都类似 EDA 的思路，并且我们学习的比如 numpy、pandas 和 matplotlib 等工具也都是为 EDA 所服务的。

接下来我们通过一个具体的实战，从 EDA 的流程来做一次完整的数据分析。

任务背景

过去一年多的时间，对我们影响最大的事件就是全球新冠肺炎的大流行。新冠肺炎除了对患者带来痛苦之外，对医疗系统也带来了巨大的挑战。许多患者陷入危险的本质原因就是医疗资源的紧张，如果可以根据现有确诊的数据来预测将来可能的确诊数，那政府和医院就能够提前对医疗资源进行规划和准备，来大幅改善确诊患者的医疗环境。

所以，新冠肺炎的蔓延趋势分析也备受关注。数据分析竞赛网站 kaggle 也陆续放出一些数据集给数据分析的爱好者们分析。

今天我们就基于其中的一份数据集来尝试预测不同国家随着时间的变化，确诊病例的变化趋势。

数据集描述

这次的数据集由两个文件组成，分别是 train.csv 和 test.csv.。

可以从这里下载：https://pan.baidu.com/s/1Gno1DxwExf326BDwsUuC_g提取码: nufi

train.csv 的格式如下：

test.csv 的格式如下：

为什么是两个文件呢？ 顾名思义 train.csv 是用来做数据分析以及训练模型的。而我们模型的目的，就是预测 test.csv 里面的记录，对应的确诊数和死亡数。

接下来，我们就按照之前介绍的 EDA 流程，对上述数据进行分析，并基于分析的结论建立模型。

EDA 分析

确定分析任务的目标

为了更加明确我们的任务目标，我们首先需要先看一下 train.csv 和 test.csv 里面的内容。

在工作目录新建 chapter27 文件夹，并在 VS code 中打开该文件夹。之后新建 notebook 并保存为 chapter27.ipynb。最后，将刚才下载的 train.csv 以及 test.csv 拷贝至该文件夹。

首先我们导入必要的工具包：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns 
import numpy as np
import random
from plotly import tools
import plotly.express as px
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot, plot 
import plotly.figure_factory as ff
import plotly.graph_objs as go 

然后我们导入两个数据文件，分别查看：

df_train = pd.read_csv("train.csv")
df_test = pd.read_csv("test.csv")
# 首先查看 train 文件中的内容
df_train

输出如下：

从输出的数据摘要来看，train 数据中一共有 3.5w 条记录，时间跨度从 2020 年 1 月 22 号到2020 年 5 月 15 号，包含不同国家在不同日期内的确诊病例和死亡病例的数据。另外可以看到省份字段有很多缺失值，需要在清洗环节处理。

然后看一下 test 数据：

df_test

输出如下：

可以看到，test 包含的数据也不少，字段和 train 类似，只是不包含确诊病例数和死亡病例数。时间跨度是从 4 月份到 5 月份，值得注意的一点是时间和 train 数据集中有一定的重叠。

但从 test 数据集的分布来看，本次分析的任务目标已经基本清晰了：从 train 数据中训练出模型，然后分别预测 test 数据集中，不同的国家在不同的日期中的确诊病例数和死亡病例数。

筛选、清洗数据

接下来，就进入了清洗数据的环节。首先从缺失值开始：

df_train.isna().sum()

输出如下：

Id                    0
Province_State    20700
Country_Region        0
Date                  0
ConfirmedCases        0
Fatalities            0
dtype: int64

可以看到，除了省份，其他都没有缺失值，还算不错，但省份的缺失值数量很大，有 2w 条，而我们的数据集一共才 3w+ 条数据。这代表我们后续分析不适合从省份入手，不然会有较大的偏差。

目前我们先简单用空字符串来填充即可。

df_train = df_train.fillna("")
df_train

输出如下：

可以看到，缺失值已经被成功填充了。

接下来，我们通过 describe 来看一下 dataframe 中的统计分布信息。

df_train.describe()

输出如下：

从输出来看，基本是正常的，符合预期，没有明显的异常值。

数据分析、可视化

接下来，进入数据分析与可视化的环节。

首先我们从国家维度切入，看看不同国家历史确诊比例的比例数。由于这个数据表中的数据是确诊比例数随着时间变化的表，所以我们不能直接对国家维度进行聚合的，那样会多计很多重复的内容。

比如从刚才的 DataFrame 概览中，Zimbabwe 5-11 和 5-12 确诊数都是 36。代表 5-12 没有新增，还是 36 确诊。如果我们直接进行求和，则会被计为 72 了。

基于上面的分析，分国家确诊病例数我们可以这样处理：

• 首先按国家、省份、和日期维度聚合，并求和；

• 之后按国家和省份维度聚合，但聚合方式为取最大值；

• 最后按照国家维度聚合求和，并排序。

代码如下：

df_countries = df_train.groupby(["Country_Region","Province_State","Date"])["ConfirmedCases"].sum()
df_countries = df_countries.groupby(["Country_Region", "Province_State"]).max()
df_countries = df_countries.groupby(["Country_Region"]).sum().sort_values(ascending=False)
# 取前 20 条画图
df_countries = df_countries.head(20)

执行之后，下一步我们使用 plotly 将图表画出来：

fig = px.bar(df_countries, x=df_countries.index, y='ConfirmedCases', labels={'x':'Country'},
             color="ConfirmedCases", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Bluered)
fig.update_layout(title_text='国家历史最高确诊数')
fig.show()

输出如下：

可以看到，美国的确诊病例数远大于其他的国家。我们可以通过框选查看除了美国之外其他国家的情况。

调整之后的结果如下：

即便排除了美国，剩余国家的差别仍然非常大。从这些图不难发现，国家这个特征应该是预测确诊病例数的核心特征之一。

接下来我们以美国为例，来分析一下确诊病例随着时间的变化趋势。

首先还是准备数据源，代码如下：

# 首先过滤出所有美国的记录，并取省份、日期和确诊数，死亡数等字段
df_usa_records = df_train.loc[df_train["Country_Region"]=="US", ["Province_State","Date", "ConfirmedCases", "Fatalities"]]
# 将上述记录按日期维度聚合，同时这会抛弃省份维度
df_usa_records = df_usa_records.groupby("Date").sum()
# 重置索引（自动添加序号索引），否则会用 date 作为索引，不方便画图
df_usa_records = df_usa_records.reset_index()
# 查看
df_usa_records

输出如下：

接下来，我们继续使用 plotly 将其画出来：

fig = px.bar(df_usa_records,x='Date', y='ConfirmedCases', color="ConfirmedCases", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Magma)
fig.update_layout(title_text='美国随时间确诊病例数')
fig.show()

输出如下：

整个数据表的时间维度是 2020 年的 2 月到 5 月，这个时候全球除了中国已经取得了一定的控制，其他的国家仍然处于爆发的阶段。从上图中也可以看出，3 月中旬已经没有确诊，但从 3 月中旬开始，确诊病例数随着时间维度开始不断地攀升。所以我们又可以得出，时间同样也是核心的特征之一。

接下来我们看一下美国的死亡病例数：

fig = px.bar(df_usa_records,x='Date', y='Fatalities', color="Fatalities", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Magma)
fig.update_layout(title_text='美国随时间死亡病例数')
fig.show()

输出如下：

可以看到整体的趋势类似确诊曲线，但相比较确诊曲线有一定的滞后性，不过也基本符合直觉。

我们再随机抽样另一个国家的数据情况，比如巴西。代码如下：

df_brz_records = df_train.loc[df_train["Country_Region"]=="Brazil", ["Province_State","Date", "ConfirmedCases", "Fatalities"]]
df_brz_records = df_brz_records.groupby("Date").sum()
df_brz_records = df_brz_records.reset_index()
fig = px.bar(df_brz_records,x='Date', y='ConfirmedCases', color="ConfirmedCases", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Magma)
fig.update_layout(title_text='巴西随时间确诊病例数')
fig.show()

输出如下：

看下随时间死亡病例数情况：

fig = px.bar(df_brz_records,x='Date', y='Fatalities', color="Fatalities", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Magma)
fig.update_layout(title_text='巴西随时间死亡病例数')
fig.show()

输出如下：

从上图中可以看到，巴西的确诊数和死亡数和美国类似，仍然是随着时间不断攀升。但是从 4 月下旬开始却比美国的增长陡峭很多。从这里我们应该可以看到，不同国家之间除了确诊总数的差别之外，在确诊病例数的发展情况也有区别，进一步说明国家维度应该是一个核心特征。

特征工程

现在我们来开始建立模型，从之前的分析可以知道，时间和国家维度都是重要的参考指标。也就是我们的核心特征，但回想我们之前使用的线性回归，往往都要求特征是数字，这样才能利用梯度算法来计算模型，而我们的国家是类别值，而时间则是特殊类型，该怎么办呢？这就需要我们对折两个特征进行预处理，将其转换为数字。这就是我们熟悉的特征工程环节。

（1）处理日期数据

处理日期数据的方法就是我们将日期转化为三个数字：年、月、日，并分别新建字段。处理的逻辑思路和代码如下：

# 传入日期，将其用 - 分割，并返回第一部分，即年
def get_year(date_str):
    comps = date_str.split("-")
    return int(comps[0])
# 传入日期，将其用 - 分割，并返回第二部分，即月
def get_month(date_str):
    comps = date_str.split("-")
    return int(comps[1])
# 传入日期，将其用 - 分割，并返回第三部分，即日
def get_day(date_str):
    comps = date_str.split("-")
    return int(comps[2])
# 分别对 Date 字段 apply 上述三个函数，并用结果新建对应的 列
df_train["Year"] = df_train.Date.apply(get_year)
df_train["Month"] = df_train.Date.apply(get_month)
df_train["Day"] = df_train.Date.apply(get_day)
# 查看
df_train

输出如下：

可以看到，我们已经将日期分别拆成了年、月、日三个新的字段。

（2）处理国家的特征

从筛选数据的环节我们知道，省份处理有较多的缺失。但仍然有大概 1/3 的记录是有值的，所以我们也不能直接抛弃这个字段，但如果直接将其作为一个特征的话，可能会影响模型的结果。

所以我们将省份直接拼接到国家的维度，将国家+省份整体作为一个特征。这样就能尽可能地使用省份信息，又能避免太多空值给模型造成的影响。代码如下：

df_train["Country_Region"] = df_train["Country_Region"] + df_train["Province_State"]
df_train["Country_Region"].value_counts()

输出如下：

ChinaLiaoning                      115
Egypt                              115
Burundi                            115
USDelaware                         115
Panama                             115
                                  ... 
CanadaNew Brunswick                115
ChinaJiangsu                       115
Congo (Kinshasa)                   115
FranceSaint Pierre and Miquelon    115
Colombia                           115
Name: Country_Region, Length: 313, dtype: int64

可以看到，对于有省份数据的记录，已经拼接到了国家这个字段上面。

处理国家特征的第二步，就是如何将其转换为数字，一般来说将类别特征转换为数字，可以使用 sklearn 工具包中的 LabelEncoder 对象。代码如下：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
df_train["Country_Region"] = encoder.fit_transform(df_train["Country_Region"])
df_train

输出如下：

（3）抽取训练特征和目标特征

接下来就是从原始数据表中排除干扰项，形成用于训练的特征，以及拆分出 ConfirmedCases 作为预测目标特征。代码如下：

df_train_final = df_train[["Country_Region", "Year", "Month", "Day"]]
labels = df_train.ConfirmedCases

模型训练

现在我们的特征已经准备好了，现在就需要选择合适的模型架构来训练我们的预测模型。在之前的课程中，我们使用过线性回归模型，但线性回归却不适用于这里的场景。

从我们上面表的内容中可以看到，国家被编码成了序号。虽然是数字，但这个数字的大小本身是无意义的。比如 1 是阿富汗，2 是美国，3 是巴拿马，阿富汗和巴拿马都很少，美国很多。这就是所谓的非线性关系，简单来说就是不能用这个值的大小作为判断依据。但是从之前的分析，国家本身对于确诊病例数的发展却很关键。

对于这类非线性特征，我们就需要使用非线性的模型。今天我们就使用业界最常见的 xgboost 来建立模型。

首先要安装 xgboost 工具包，打开开始→Anaconda3→Anaconda Prompt ，输入 conda install xgboost 进行安装。

安装完成后即可进行训练，代码如下：

# 导入 xgboost
from xgboost import XGBRegressor
# 创建 xgboost，并配置参数
xgb = XGBRegressor(n_estimators = 2500 , random_state = 0 , max_depth = 27)
# 对我们刚才准备的特征进行训练
xgb.fit(df_train_final, labels)

这个训练过程会跑的时间稍久一些，之后会输出：

XGBRegressor(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
             colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, gamma=0, gpu_id=-1,
             importance_type='gain', interaction_constraints='',
             learning_rate=0.300000012, max_delta_step=0, max_depth=27,
             min_child_weight=1, missing=nan, monotone_constraints='()',
             n_estimators=2500, n_jobs=8, num_parallel_tree=1, random_state=0,
             reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, subsample=1,
             tree_method='exact', validate_parameters=1, verbosity=None)

这代表模型训练成功。

获取结论

模型训练完成后，我们需要对 test 数据集中的数据进行预测。首先我们需要将 test 数据集进行和之前 train 数据集一样的操作，包括拆分日期，合并国家省份等，因为需要确保预测的特征和训练的特征一致，才能用刚才训练的模型进行预测。

整理 test 数据集的基本特征：

df_test = df_test.fillna("")
df_test["Year"] = df_test.Date.apply(get_year)
df_test["Month"] = df_test.Date.apply(get_month)
df_test["Day"] = df_test.Date.apply(get_day)
df_test["Country_Region"] = df_test["Country_Region"] + df_test["Province_State"]
df_test

输出如下：

从输出可以看到，我们的 test 特征字段已经和 train 一致了。

接下来就是进行预测，并且将预测结果添加到 test 数据表中。

df_test_final = df_test[["Country_Region", "Year", "Month", "Day"]]
df_test["predict_confirm"] = xgb.predict(df_test_final)
df_test

输出如下：

可以看到，我们的 predict_confirm 已经被成功的添加了。

测试数据是从 4 月 2 号开始的，我们的训练数据也包含这个日期的数据，我们可以查看一下训练数据中这部分数据的取值。

df_train[df_train.Date >= "2020-04-02"]

输出如下：

通过对比两张表，可以发现我们的预测还是比较准确的。

严谨来说，训练数据是不应该包含测试数据的，这样会导致模型对测试数据效果过于好，进而不足够说明模型的效果。 但这里主要以演示过程为目的，没有进行额外的处理。

小结

至此，我们 EDA 的初战就结束了。回顾一下，本讲我们主要学习了如下内容。

• EDA 的概念和基本的步骤。

• 遵循 EDA 的基本步骤来进行了新冠肺炎蔓延趋势的案例实战，主要包括：

  • 通过 fillna 填充缺失数据；

  • 通过多次 groupby 聚合来处理出我们希望要的数据；

  • 通过 plotly 绘制柱状图来分析相关趋势；

  • 通过对字段 apply 处理函数来拆分日期维度；

  • 通过 LabelEncoder 来将国家处理为数值；

  • 通过 xgboost 来拟合非线性关系的数据。

下一讲我们将为大家继续带来案例实战：训练通用票房预测模型。

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