Python描述性统计分析与探索性数据分析(EDA)

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本文介绍了Python中描述性统计分析和探索性数据分析(EDA)的概念,通过实例展示了如何使用NumPy和matplotlib进行数据处理和可视化,以揭示数据的模式、结构和异常情况。

Python描述性统计分析与探索性数据分析(EDA)

概述

在数据分析和统计学中,描述性统计分析和探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是两个重要的概念。描述性统计分析用于总结和描述数据的主要特征,包括中心趋势、离散程度和分布形态等。而EDA则旨在通过可视化和统计方法来探索数据,揭示数据的内在模式、结构和异常情况。本文将介绍如何使用Python进行描述性统计分析和EDA,并提供相应的源代码示例。

导入必要的库

首先,我们需要导入一些常用的Python库,包括numpypandasmatplotlibnumpy提供了高性能的数值计算功能,pandas用于数据处理和分析,matplotlib用于数据可视化。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是数据分析和很多数据挖掘比赛的首要步骤,它将描述性统计可视化相结合来分析数据,能帮助深入了解数据、发现潜在模式,为进一步分析和建模提供基础。进行 EDA 可理解变量分布、变量间关系,检测模式,发现异常值,提出因果关系假设,指导特征工程,为正式推断统计测试提供信息 [^1][^3][^4]。 描述性统计是 EDA 的重要组成部分,主要用于概括和描述数据的基本特征,包括集中趋势(如均值、中位数、众数)、离散程度(如方差、标准差)等。 EDA方法包括描述性统计和数据可视化。描述性统计用于计算数据的各种统计量,以了解数据的基本特征;数据可视化则是将数据以图形的方式呈现,帮助更好地理解数据的特征和模式。常用的数据可视化方法有: - 直方图(Histogram):用于显示数据的分布情况。 - 箱线图(Box Plot):展示数据的离散度和异常值。 - 散点图(Scatter Plot):显示两个变量之间的关系和趋势 [^5]。 在应用方面,当拿到数据后,首先要分析数据的基本情况,如变量类型(分类型或连续型)、分布情况、变量间关系以及数据缺失值等。通过 EDA 能大致了解数据,为相关模型建立以及特征工程奠定基础。例如,可通过 Kaggle 泰坦尼克号数据进行探索性数据分析实战 [^4]。 以下是使用 Python 的`pandas`和`matplotlib`库进行简单 EDA 的示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('titanic.csv') # 查看数据基本信息 print(data.info()) # 查看数据集行数和列数 rows, columns = data.shape if rows < 1000 and columns < 20: # 短表数据(行数少于1000且列数少于20)查看全量数据信息 print(data.to_csv(sep='\t', na_rep='nan')) else: # 长表数据查看数据前几行信息 print(data.head().to_csv(sep='\t', na_rep='nan')) # 绘制直方图 data['Age'].plot(kind='hist', bins=20) plt.title('Age Distribution') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Frequency') plt.show() # 绘制箱线图 data['Fare'].plot(kind='box') plt.title('Fare Box Plot') plt.show() # 绘制散点图 plt.scatter(data['Age'], data['Fare']) plt.title('Age vs Fare') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Fare') plt.show() ```
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