python 常用数据可视化函数 kaggle House Price

最新推荐文章于 2024-01-03 20:41:35 发布

弹琴敲代码两不误

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文章标签：大数据机器学习 kaggle 房价预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_40691432/article/details/83751139

本博客介绍了一个房价预测项目的初步数据预处理步骤，包括使用Python的pandas库读取训练数据，通过describe()函数进行数据描述统计，利用missingno库的matrix函数展示数据集的缺失值分布情况，并通过matplotlib绘制散点图分析房屋居住面积与售价之间的关系。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import missingno as msno
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#读入数据并简单描述
train = pd.read_csv(r'G:\MachineLearning\data\HousePricePrediction\train.csv')
train.describe()

#无效矩阵数据密集显示
msno.matrix(train, labels=True)
plt.show()

#散点图
plt.scatter(train.GrLivArea, train.SalePrice)