Python探索性数据分析实战指南

Python探索性数据分析实战指南

【免费下载链接】Hands-on-Exploratory-Data-Analysis-with-Python Hands-on Exploratory Data Analysis with Python, published by Packt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-on-Exploratory-Data-Analysis-with-Python

探索性数据分析（EDA）是数据科学项目的核心环节，它通过统计方法和可视化技术帮助分析师深入理解数据特征、发现规律并指导后续建模。本指南基于实际项目案例，系统介绍如何使用Python进行高效的EDA分析。

环境配置与数据准备

在进行数据分析前，需要安装必要的Python库：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

克隆项目仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-on-Exploratory-Data-Analysis-with-Python

基础数据探索技巧

数据加载与基本信息查看

使用Pandas库加载数据并查看基本统计信息：

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('Chapter 2/cardata.csv')
print(df.head())  # 显示前五行数据
print(df.info())  # 查看数据结构和缺失值
print(df.describe())  # 获取数值型变量的统计描述

数据可视化基础

掌握基本图表的使用方法对于理解数据分布至关重要。以股票价格数据为例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图表尺寸
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 10)
plt.plot(df)
plt.title('股票价格走势图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.show()


高级数据分析方法

多变量关系探索

利用散点图矩阵分析多个变量之间的关系：

import seaborn as sns

# 绘制散点图矩阵
sns.pairplot(df[['Price', 'Volume', 'Change']])
plt.show()

异常值检测与处理

通过箱线图识别数据中的异常值：

plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.boxplot(data=df[['Price', 'Volume']])
plt.title('数据分布箱线图')
plt.show()

实战案例分析

汽车数据分析

项目中的汽车数据集包含了丰富的车辆信息，适合进行多维度分析：

# 加载汽车数据
car_data = pd.read_csv('Chapter 2/cardata.csv')

# 分析不同品牌的价格分布
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.boxplot(x='Brand', y='Price', data=car_data)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('各品牌汽车价格分布')
plt.show()

睡眠与年龄关系研究

通过睡眠数据探索不同年龄段人群的睡眠模式：

sleep_data = pd.read_csv('Chapter 2/sleep_vs_age.csv')

# 绘制散点图展示关系
plt.scatter(sleep_data['Age'], sleep_data['SleepHours'])
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('睡眠时长')
plt.title('年龄与睡眠时长关系')
plt.show()


数据清洗与预处理

缺失值处理

识别并处理数据集中的缺失值是EDA的重要环节：

# 检查缺失值
missing_data = df.isnull().sum()
print('缺失值统计：')
print(missing_data)

# 填充缺失值
df_filled = df.fillna(method='ffill')  # 前向填充

数据类型转换

确保数据类型的正确性对于后续分析至关重要：

# 转换日期格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 分类变量编码
df['Category_encoded'] = pd.Categorical(df['Category']).codes

统计分析方法应用

相关性分析

计算变量间的相关系数，理解变量间的关系强度：

# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = df.corr()

# 可视化相关系数矩阵
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('变量相关性热力图')
plt.show()

假设检验

应用统计检验验证数据假设：

from scipy import stats

# t检验示例
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(df_group1, df_group2)
print(f'T统计量: {t_stat}, P值: {p_value}')

时间序列数据分析

趋势分析

对于时间序列数据，识别长期趋势和季节性模式：

# 分解时间序列
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

result = seasonal_decompose(df['Price'], model='additive', period=30)
result.plot()
plt.show()

分析报告撰写技巧

结果可视化呈现

将分析结果以清晰的可视化形式展示：

# 创建多子图分析报告
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12))

# 趋势图
axes[0, 0].plot(df['Date'], df['Price'])
axes[0, 0].set_title('价格趋势分析')

# 分布图
axes[0, 1].hist(df['Price'], bins=20)
axes[0, 1].set_title('价格分布直方图')

# 相关性图
axes[1, 0].scatter(df['Variable1'], df['Variable2'])
axes[1, 0].set_title('变量关系散点图')

plt.tight_layout()
plt.show()

关键发现总结

在分析报告中突出重要发现：

• 数据质量评估结果
• 主要变量间的关系模式
• 异常值的识别和处理
• 对业务决策的建议

扩展学习资源

• 官方文档：README.md
• 第一章基础：Chapter 1/README.md
• 数据转换方法：Chapter 4/Chapter_4_Data_Transformation.ipynb

通过系统学习本指南的内容，您将能够独立完成各类数据分析项目，掌握从数据理解到结果呈现的完整EDA流程。持续实践和探索是提升数据分析能力的关键。

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