Task2 数据分析

Datawhale 零基础入门数据挖掘-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

观察数据维度

1.载入各种数据科学以及可视化库:
数据科学库 pandas、numpy、scipy；
可视化库 matplotlib、seabon；
其他；

#coding:utf-8
#导入warnings包，利用过滤器来实现忽略警告语句。
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

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

2.载入数据：
载入训练集和测试集；
简略观察数据(head()+shape)；

**## 1) 载入训练集和测试集；
path = './datalab/231784/'
Train_data = pd.read_csv(path+'used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
Test_data = pd.read_csv(path+'used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')**

3.数据总览:
通过describe()来熟悉数据的相关统计量
通过info()来熟悉数据类型

可以看到有4754个样本数据，每个样本有90列。
4.判断数据缺失和异常
查看每列的存在nan情况
异常值检测
可以看到90列中70列为float，13列为int,7列object

对缺失数据进行可视化分析，直观了解“nan”个数并打印分析，对缺失很少的进行补充继续使用数据，或者使用lgb等树模型进行空缺后优化，若缺失过多则直接删去该类型的数据。

# 可视化看下缺省值
msno.matrix(Train_data.sample(250))
msno.bar(Train_data.sample(1000))

# 可视化看下缺省值
msno.matrix(Test_data.sample(250))
msno.bar(Test_data.sample(1000))

5.了解预测值的分布
总体分布概况（*约翰逊分布等）
查看skewness and kurtosis
查看预测值的具体频数

1）price的总体分布概况分析，画出norm，lognorm以及*约翰逊分布来观察。



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
数字特征分析

可以看到有72列有缺失值，其中student_feature特征有63.1%的样本缺失了，故而把这列删掉。
7.相关性分析

price_numeric = Train_data[numeric_features]
correlation = price_numeric.corr()
print(correlation['price'].sort_values(ascending = False),'\n')

#可视化热图
f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7))

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

sns.heatmap(correlation,square = True,  vmax=0.8)

#最后从中删除price
del price_numeric['price']

2）查看几个特征的偏度和峰值

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())

每个数字特征得分布可视化
数字特征相互之间的关系可视化
多变量互相回归关系可视化
8.类型特征分析
unique分布

for fea in categorical_features:
    print(Train_data[fea].nunique())
    
categorical_features

类别特征箱形图可视化

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")

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()

categorical_features = ['model',
 'brand',
 'bodyType',
 'fuelType',
 'gearbox',
 'notRepairedDamage']

类别特征的柱形图可视化类别

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")

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")

9.用pandas_profiling生成数据报告

import pandas_profiling

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