5、数据特征关系的可视化与分析

数据特征关系的可视化与分析

在数据分析中，理解特征之间的关系以及特征与目标变量之间的关系至关重要。本文将介绍如何使用散点图、分组箱线图和线性回归来探索这些关系。

1. 使用散点图查看连续特征之间的二元关系

散点图可以让我们更全面地了解两个连续特征之间的关系，比仅依靠相关系数更能发现数据中特定范围内关系的变化。

1.1 绘制 COVID - 19 数据的散点图与回归线

以下是绘制 total_cases_mill 和 total_deaths_mill 散点图并添加回归线的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

covidtotals = pd.read_csv("data/covidtotals.csv")
covidtotals.set_index("iso_code", inplace=True)

ax = sns.regplot(x="total_cases_mill",
                 y="total_deaths_mill", data=covidtotals)
ax.set(xlabel="Cases Per Million", ylabel="Deaths Per Million", title="Total COVID Cases and Deaths by Country")
plt.show()