宝可梦-阿里云天池

宝可梦数据分析-平民最强宝可梦选择方案

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本实验是阿里云天池python基础训练的最后一天，实施宝可梦的选择方案分析。

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# 数据集下载
!wget -O pokemon_data.csv https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon/pokemon.csv

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("./pokemon_data.csv")
# 计算出每个特征有多少百分比是缺失的
percent_missing = df.isnull().sum() * 100 / len(df)
missing_value_df = pd.DataFrame({
    'column_name': df.columns,
    'percent_missing': percent_missing
})
# 查看Top10缺失的
missing_value_df.sort_values(by='percent_missing', ascending=False).head(10)

# 查看各代口袋妖怪的数量
df['generation'].value_counts().plot.bar()
# 查看每个系口袋妖怪的数量
df['type1'].value_counts().sort_values(ascending=True).plot.barh()

# 相关性热力图分析
plt.subplots(figsize=(20,15))
ax = plt.axes()
ax.set_title("Correlation Heatmap")
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, 
            xticklabels=corr.columns.values,
            yticklabels=corr.columns.values)

interested = ['hp','attack','defense','sp_attack','sp_defense','speed']
sns.pairplot(df[interested])

# 通过相关性分析heatmap分析五个基础属性
plt.subplots(figsize=(10,8))
ax = plt.axes()
ax.set_title("Correlation Heatmap")
corr = df[interested].corr()
sns.heatmap(corr, 
            xticklabels=corr.columns.values,
            yticklabels=corr.columns.values,
            annot=True, fmt="f",cmap="YlGnBu")

for c in interested:
    df[c] = df[c].astype(float)
df = df.assign(total_stats = df[interested].sum(axis=1)) 

# 种族值分布
total_stats = df.total_stats
plt.hist(total_stats,bins=35)
plt.xlabel('total_stats')
plt.ylabel('Frequency')

# 不同属性的种族值分布
plt.subplots(figsize=(20,12))
ax = sns.violinplot(x="type1", y="total_stats",
                    data=df, palette="muted")

df[(df.total_stats >= 570) & (df.is_legendary == 0)]['name'].head(10)

这个难度太大了，刚学完了基础，就要上数据分析了，这几个库还有点不太了解，只能照着敲敲代码，展示一下，感觉还不错