数据挖掘实践（金融风控）——task02：数据分析

文章目录

• 1.读入数据
• 2.总体了解
• 3.查看数据集中特征缺失值，唯一值等
• 4.查看特征的数值类型和对象类型
• 5.变量分布可视化

1.读入数据

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

data_train = pd.read_csv('./train.csv')
data_test_a = pd.read_csv('./testA.csv')

• 1.TSV与CSV的区别：
  • 从名称上即可知道，TSV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；
  • Python对TSV文件的支持： Python的csv模块准确的讲应该叫做dsv模块，因为它实际上是支持范式的分隔符分隔值文件（DSV，delimiter-separated values）的。 delimiter参数值默认为半角逗号，即默认将被处理文件视为CSV。当delimiter=’\t’时，被处理文件就是TSV。
• 2.通过nrows参数，来设置读取文件的前多少行，nrows是一个大于等于0的整数。
• 3.分块读取

data_train_sample = pd.read_csv("./train.csv",nrows=5)
#设置chunksize参数，来控制每次迭代数据的大小
chunker = pd.read_csv("./train.csv",chunksize=5)
for item in chunker:
    print(type(item))
    #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    print(len(item))
    #5

2.总体了解

# 查看维度
data_train.shape

#查看列名
data_train.columns

# 查看数据类型
data_train.info()

# 查看基本统计量
data_train.describe()

# 查看数据的前三行和后三行
data_train.head(3).append(data_train.tail(3))

3.查看数据集中特征缺失值，唯一值等

1.缺失值

# 判断数据是否为缺失值
data_train.isnull()

# 存在缺失值的列数
data_train.isnull().any().sum()

# nan可视化
missing = data_train.isnull().sum()/len(data_train)
missing = missing[missing > 0]
missing.sort_values(inplace=True)
missing.plot.bar()

2.唯一值

# nunique方法输出选定列不同值的列表
data_train[col].nunique()

# 查看存在唯一值的列
one_value_fea = [col for col in data_train.columns if data_train[col].nunique() <= 1]

• 比赛大杀器lgb模型可以自动处理缺失值

4.查看特征的数值类型和对象类型

# 选择排除对象类型的列
data_train.select_dtypes(exclude=['object']).columns

# 两种类型变量划分
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)))

# 数值变量分为离散变量和连续变量，以nunique方法划分
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)

# 变量分析，value_counts方法记录出现的值及次数
data_train['term'].value_counts()

# 可视化分析
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)

• 离散型变量相差悬殊时用不用再分析
• 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。

5.变量分布可视化

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()

根据y值不同可视化x某个特征的分布

# 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]
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()

# 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)  

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');

透视图

pivot = pd.pivot_table(data_train, index=['grade'], columns=['issueDateDT'], values=['loanAmnt'], aggfunc=np.sum)

用pandas_profiling生成数据报告

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

以上内容来自datawhale金融风控组队学习