学习笔记之《python数据分析与挖掘实战》第三章数据探索

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豆瓣评价：Python数据分析与挖掘实战
作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林
出版社: 机械工业出版社

数据探索

数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些通常有数据挖掘解决的问题

数据质量分析

数据预处理的前提

数据质量分析的主要任务是检察院数据是否有脏数据：
脏数据内容：

• 缺失值
• 异常值
• 不一致的值
• 重复数据及含有特殊符号的数据

缺失值分析

缺失值主要包括记录的确实和记录中某个字段信息的缺失

缺失值产生的原因
缺失值的影响
缺失值的分析

异常值分析

异常值分析师检验数据是否有录入错误以及含有不合理的数据。

异常值是指样本中的个别值，其数据明显偏离其他的观测值。异常值也称为离散点，异常值的分析也称为离散点分析。

• 简单统计量分析
  常见统计量分析：最大值，最小值
• 3δ原则
  如果数据服从正态分布，在3δ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值
• 箱形图分析
  
  所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。
  所谓“稳定性”，是指控制系统在使它偏离平衡状态的扰动作用消失后，返回原来平衡状态的能力。
  稳定性是指系统受到瞬时扰动，扰动消失后系统回到原来状态的能力，而鲁棒性是指系统受到持续扰动能保持原来状态的能力。

pandas中只需要读入数据后，使用describe（）函数就可以查看数据的基本情况
例如：

import pandas as pd
catering_sale = 'catering_sale.xls' # 销售数据
# 读取数据，制定‘日期'列为索引列
data = pd.read_excel(catering_sale,index_col = u'日期')
data.head()

#describe()函数自动计算的字段有count（非空值数）、unique（唯一值数）、top（频数最高者）、freq（最高频数）
data.describe()

使用箱线图，检测餐饮销售额数据异常值，代码如下：

# 制作箱线图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 
catering_sale = './catering_sale.xls'
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col=u'日期')
print(data.describe())
# 使用盒图来展示数据
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字体设置
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #负号显示
# 画箱线图
plt.figure(figsize=(