一、數(shù)據(jù)可視化與探索圖

數(shù)據(jù)可視化是指用圖形或表格的方式來(lái)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。圖表能夠清楚地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)性質(zhì)， 以及數(shù)據(jù)間或?qū)傩蚤g的關(guān)系，可以輕易地讓人看圖釋義。用戶通過(guò)探索圖（Exploratory Graph）可以了解數(shù)據(jù)的特性、尋找數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、降低數(shù)據(jù)的理解門(mén)檻。

二、常見(jiàn)的圖表實(shí)例

本章主要采用 Pandas 的方式來(lái)畫(huà)圖，而不是使用 Matplotlib 模塊。其實(shí) Pandas 已經(jīng)把 Matplotlib 的畫(huà)圖方法整合到 DataFrame 中，因此在實(shí)際應(yīng)用中，用戶不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成畫(huà)圖的工作。

1.折線圖

折線圖（line chart）是最基本的圖表，可以用來(lái)呈現(xiàn)不同欄位連續(xù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。繪制折線圖使用的是 plot.line() 的方法，可以設(shè)置顏色、形狀等參數(shù)。在使用上，拆線圖繪制方法完全繼承了 Matplotlib 的用法，所以程序最后也必須調(diào)用 plt.show() 產(chǎn)生圖，如圖8.4 所示。

df_iris[['sepal?length?(cm)']].plot.line()
plt.show()
ax?=?df[['sepal?length?(cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--')
ax.set(xlabel="index",?ylabel="length")
plt.show()

2.散布圖

散布圖（Scatter Chart）用于檢視不同欄位離散數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。繪制散布圖使用的是 df.plot.scatter()，如圖8.5所示。

df?=?df_iris
df.plot.scatter(x='sepal?length?(cm)',?y='sepal?width?(cm)')
from?matplotlib?import?cm
cmap?=?cm.get_cmap('Spectral')
df.plot.scatter(x='sepal?length?(cm)',
??????????y='sepal?width?(cm)',
??????????s=df[['petal?length?(cm)']]*20,
??????????c=df['target'],
??????????cmap=cmap,
??????????title='different?circle?size?by?petal?length?(cm)')

3.直方圖、長(zhǎng)條圖

直方圖（Histogram Chart）通常用于同一欄位，呈現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)的分布狀況，與直方圖類似的另一種圖是長(zhǎng)條圖（Bar Chart），用于檢視同一欄位，如圖 8.6 所示。

df[['sepal?length?(cm)',?'sepal?width?(cm)',?'petal?length?(cm)','petal?width?(cm)']].plot.hist()
2?df.target.value_counts().plot.bar()

4. 圓餅圖、箱形圖

圓餅圖（Pie Chart）可以用于檢視同一欄位各類別所占的比例，而箱形圖（Box Chart）則用于檢視同一欄位或比較不同欄位數(shù)據(jù)的分布差異，如圖 8.7 所示。

df.target.value_counts().plot.pie(legend=True)
df.boxplot(column=['target'],?gsize=(10,5))

數(shù)據(jù)探索實(shí)戰(zhàn)分享:

本節(jié)利用兩個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)集實(shí)際展示數(shù)據(jù)探索的幾種手法。

三、社區(qū)調(diào)查

在美國(guó)社區(qū)調(diào)查（American Community Survey）中，每年約有 350 萬(wàn)個(gè)家庭被問(wèn)到關(guān)于他們是誰(shuí)及他們?nèi)绾紊畹脑敿?xì)問(wèn)題。調(diào)查的內(nèi)容涵蓋了許多主題，包括祖先、教育、工作、交通、互聯(lián)網(wǎng)使用和居住。

數(shù)據(jù)名稱：2013 American Community Survey。

先觀察數(shù)據(jù)的樣子與特性，以及每個(gè)欄位代表的意義、種類和范圍。

#?讀取數(shù)據(jù)
df?=?pd.read_csv("./ss13husa.csv")
#?欄位種類數(shù)量
df.shape
#?(756065,231)
#?欄位數(shù)值范圍
df.describe()

先將兩個(gè) ss13pusa.csv 串連起來(lái)，這份數(shù)據(jù)總共包含 30 萬(wàn)筆數(shù)據(jù)，3 個(gè)欄位：SCHL ( 學(xué)歷，School Level)、 PINCP ( 收入，Income) 和 ESR ( 工作狀態(tài)，Work Status)。

pusa?=?pd.read_csv("ss13pusa.csv")?pusb?=?pd.read_csv("ss13pusb.csv")
#?串接兩份數(shù)據(jù)
col?=?['SCHL','PINCP','ESR']
df['ac_survey']?=?pd.concat([pusa[col],pusb[col],axis=0)

依據(jù)學(xué)歷對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分群，觀察不同學(xué)歷的數(shù)量比例，接著計(jì)算他們的平均收入。

group?=?df['ac_survey'].groupby(by=['SCHL'])?print('學(xué)歷分布:'?+?group.size())
group?=?ac_survey.groupby(by=['SCHL'])?print('平均收入:'?+group.mean())

四、波士頓房屋數(shù)據(jù)集

波士頓房屋數(shù)據(jù)集（Boston House Price Dataset）包含有關(guān)波士頓地區(qū)的房屋信息， 包 506 個(gè)數(shù)據(jù)樣本和 13 個(gè)特征維度。

數(shù)據(jù)名稱：Boston House Price Dataset。

先觀察數(shù)據(jù)的樣子與特性，以及每個(gè)欄位代表的意義、種類和范圍。

可以用直方圖的方式畫(huà)出房?jī)r(jià)（MEDV）的分布，如圖 8.8 所示。

df?=?pd.read_csv("./housing.data")
#?欄位種類數(shù)量
df.shape
#?(506,?14)
#欄位數(shù)值范圍df.describe()
import?matplotlib.pyplot?as?plt
df[['MEDV']].plot.hist()
plt.show()

注：圖中英文對(duì)應(yīng)筆者在代碼中或數(shù)據(jù)中指定的名字，實(shí)踐中讀者可將它們替換成自己需要的文字。

接下來(lái)需要知道的是哪些維度與“房?jī)r(jià)”關(guān)系明顯。先用散布圖的方式來(lái)觀察，如圖8.9所示。

#?draw?scatter?chart
df.plot.scatter(x='MEDV',?y='RM')?.
plt.show()

最后，計(jì)算相關(guān)系數(shù)并用聚類熱圖（Heatmap）來(lái)進(jìn)行視覺(jué)呈現(xiàn)，如圖 8.10 所示。

#?compute?pearson?correlation
corr?=?df.corr()
#?draw??heatmap
import?seaborn?as?sns
corr?=?df.corr()
sns.heatmap(corr)
plt.show()

顏色為紅色，表示正向關(guān)系；顏色為藍(lán)色，表示負(fù)向關(guān)系；顏色為白色，表示沒(méi)有關(guān)系。RM 與房?jī)r(jià)關(guān)聯(lián)度偏向紅色，為正向關(guān)系；LSTAT、PTRATIO 與房?jī)r(jià)關(guān)聯(lián)度偏向深藍(lán)， 為負(fù)向關(guān)系；CRIM、RAD、AGE 與房?jī)r(jià)關(guān)聯(lián)度偏向白色，為沒(méi)有關(guān)系。

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)可視化探索實(shí)例分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評(píng)論