python基础笔记（六）_数据清洗及建模

数据特征分析

分布分析

• 研究数据的分布特征和分布类型
• 定量数据
  • 极差 ： max - min
  • 通过直方图直接判断分组组数
    • 简单查看数据分布，确定分布组数
    • 一般8-16即可
  • 求出分组区间
    • pd.cut(x, bins, right)
    • 按照组数对x分组，且返回一个和x同样长度的分组dataframe
    • right:是否包含右边,默认为True
    • 通过groupby查看不同组的数据频率分布
  • 求出目标字段下频率分布的其他统计量 → 频数，频率，累计频率
  • 绘制频率直方图、饼图
• 定性数据
  • 绘制频率直方图；根据不可用数据描述的特征，例如朝向
  • 通过计数统计判断不同类别的频率

对比分析

• 两个互相联系的指标进行比较
• 绝对数比较（相减）
  • 相互对比的指标在量级上不能差别过大
  • 折线图比较
  • 多系列柱状图比较
  • 柱状图堆叠图+差值折线图比较
• 相对数比较（相除）
  • 有联系的指标综合计算后的对比，数值为相对数
  • 结构分析
    • 各组总量指标与总体的总量指标对比，计算出各组数量在总量中所占比重
    • 反映总体的内部结构
  • 比例分析
    • 将总体不同部分的指标数值进行对比，其相对指标一般称为“比例相对数”
    • 比例相对数 = 总体中某一部分数值 / 总体中另一部分数值
  • 空间比较分析（横向对比分析）
    • 同类现象在同一时间不同空间的指标数值进行对比，反应同类现象在不同空间上的差异程度和现象发展不平衡的状况
    • 空间比较相对数 = 甲空间某一现象的数值 / 乙空间同类现象的数值
  • 动态对比分析（纵向对比分析）
    • 同一现象在不同时间上的指标数值进行对比，反应现象的数量随着时间推移而发展变动的程度及趋势
    • 最基本方法，计算动态相对数 → 发展速度
    • 动态相对数（发展速度） = 某一现象的报告期数值 / 同一现象的基期数值
    • 基期：用来比较的基础时期
    • 报告期：所要研究的时期，又称计算期

统计分析

• 统计指标对定量数据进行统计描述
• 集中趋势度量
  • 指一组数据向某一中心靠拢的倾向，核心在于寻找数据的代表值或中心值
  • 算数平均数
    • 简单算术平均值：总和 / 样本数量 （不涉及权重）
    • 加权算术平均值：(x1f1 + x2f2 + ... + xnfn) / (f1 + f2 + ... + fn)
  • 位置平均数
    • 众数 ： 出现次数最多的数
    • 中位数 ： 排序后处于中间的数
• 离中趋势度量
  • 指一组数据中各数据以不同程度的距离偏离中心的趋势
  • 极差：最大值 - 最小值
  • 分位差：data['75%'] - data['25%']
  • 方差：各组中数值与算数平均数离差平方的算术平均数
  • 标准差
    • 方差的平方根
    • 标准差越大，离中趋势越明显
    • 最常用的离中趋势指标

帕累托分析

• 贡献度分析
• 帕累托法则：20/80定律
• 客观存在的无法解释的不平衡
• 多数，造成少许的影响
• 少数，造成主要的、重大的影响
• 分析步骤：
  • 1.根据值从大到小排列，绘制柱状图
  • 2.创建累计占比cumsum，
  • 3.找到累计占比超过80%时候的index和索引位置
  • 4.绘制累计占比曲线（y副坐标轴）
  • 5.突出显示累计占比超80%的点

正太性检验

• 定义：利用观测数据判断总体是否服从正态分布
• 直方图初判
  • 根据数据绘制直方图
  • 绘制密度曲线
• QQ图判断
  • 把测试样本数据的分位数与已知分布相比较
  • 散点图，由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图
  • 参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近
  • 绘制步骤：
    • 1.数据清洗后，对数据进行排序
    • 2.计算每个数据对应的百分位：p(i)=(i-0.5)/n 
    • 3.绘制直方图和QQ图
• K-S检测
  • from scipy import stats
  • stats.kstest(df['value'],'norm',(u,std))
    • .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
    • 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
    • p值大于0.05，为正态分布

相关性分析

• 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
• 图示初判
  • 变量之间的线性相关性
    • 正线性相关
    • 负线性相关
  • 散点图矩阵初判多变量间关系
• Pearson相关系数
  • 算法：r = data['(x-u1)*(y-u2)'].sum() / np.sqrt(data['(x-u1)**2'].sum() * data['(y-u2)**2'].sum())
  • data.corr()：data.corr(method='pearson', min_periods=1) → 直接给出数据字段的相关系数矩阵
• Sperman秩相关系数
  • 算法
    • 1.对每列数据按照从小到大排序，分别设定秩次index
    • 2.求得秩次差的平方，
    • 3.rs = 1 - 6 * (data['d2'].sum()) / (n * (n**2 - 1))
      • n 为数据个数
      • data['d2'] ：秩次差的平方
  • data.corr(method='spearman')

数据处理

缺失值处理

• 判断是否有缺失值
  • isnull：缺失值为True，非缺失值为False
  • notnull：缺失值为False，非缺失值为True
• 删除缺失值
  • data.dropna()
    • 可直接用于Series，Dataframe
    • inplace参数，默认False → 生成新的值
• 填充缺失值
  • s.fillna(value,inplace = True,method='pad')
    • value 为填充值
    • inplace 为 True 时替换源数据
    • method参数
      • pad / ffill → 用之前的数据填充
      • backfill / bfill → 用之后的数据填充
• 替换缺失值
  • df.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False,）
  • to_replace → 被替换的值
  • value → 替换值
• 缺失值插补
  • 均值/中位数/众数插补
    • u = s.mean() # 均值
    • me = s.median() # 中位数
    • mod = s.mode() # 众数
      • mod.tolist() ： 转换为列表，可能不仅一个
• 临近值插补
  • 修改method参数
    • pad / ffill → 用之前的数据填充
    • backfill / bfill → 用之后的数据填充
• 拉格朗日插值法
  • from scipy.interpolate import lagrange
  • lagrange(x,y)：输出值为多项式的n个系数，y = a0 * x**2 + a1 * x + a2
  • lagrange(x,y)(10)：插值10为：y = a0 * 10**2 + a1 * 10+ a2

异常值处理

• 定义
  • 指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值
  • 异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析
• 异常值分析
  • 3σ原则
    • 如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值
    • p(|x - μ| > 3σ) ≤ 0.003
    • 分别找出正常值和异常值，绘制散点图
    • 绘制密度曲线，辅助标注3σ和-3σ垂直线
  • 箱型图分析
    • 计算分位差：iqr = s['75%'] - s['25%']
    • 计算内限
      • 下限：mi = q3 - 1.5 * iqr
      • 上限：mi = q3 + 1.5 * iqr
    • 借用散点图和箱形图
• 异常值处理方法
  • 删除
  • 修正填补

数据归一化

• 将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间
• 去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值
• 不同单位或量级的指标能够进行比较和加权
• 归一化处理，[0,1]区间映射
  • Z-score标准化：
    • z=(x-μ)/σ：其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差
    • 是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程
    • Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算
    • 数学意义：一个给定分数距离平均数多少个标准差?
    • 经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1
  • 0-1标准化：
    • x = (x - Min) / (Max - Min)

数据连续属性离散化

• 连续属性变换成分类属性
  • 等宽法 → 将数据均匀划分成n等份，每份的间距相等
    • cats = pd.cut(ages,bins)
      • bins 为分组依据或个数
      • 可以设置自己的区间名称，用labels参数
    • cats.codes：分组后的区间，用代号来注释数据对应区间，结果为ndarray
    • cats.categories：四个区间，结果为index
    • pd.value_counts(cats)：按照区间计数
  • 等频法 → 以相同数量的记录放进每个区间
    • cats = pd.qcut(s,4)
    • 按照四分位数切割，可以修改值
    • 根据样本分位数对数据进行面元划分，得到大小基本相等的面元

数学建模

线性回归

• 概念
  • 因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的
  • 使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系
• 类型
  • 简单线性回归
    • 数据示例
      • from sklearn.linear_model import LinearRegression
      • np.random.RandomState → 随机数种子
      • model = LinearRegression()
      • 线性回归评估器，用于拟合数据得到拟合直线
      • model.fit(x,y) → 拟合直线，参数分别为x与y
      • x[:,np.newaxis] → 将数组变成(n,1)形状
      • model.predict(xtest) → 预测
      • 绘制散点图和线性回归拟合直线
    • 误差
      • plt.plot([xtrain,xtrain],[ytrain,ytest2],color = 'gray')
        • 分别计算拟合值和实际值
        • 绘制误差线
    • 求解a，b
      • 斜率a为：model.coef_[0]
      • 截距b为：model.intercept_
  • 多元线性回归
    • 绘制散点矩阵
    • model = LinearRegression()
    • model.fit(df[['b1','b2','b3','b4']],df['y'])
    • 其它参数设置同一元线性回归

模型评估

• SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error
• MSE(均方差、方差)：Mean squared error
• RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error
• R-square(确定系数) Coefficient of determination
• 步骤方法：
  • from sklearn import metrics
  • ytest = model.predict(xtrain[:,np.newaxis])        # 求出预测数据
  • mse = metrics.mean_squared_error(ytrain,ytest)     # 求出均方差
  • rmse = np.sqrt(mse)                                # 求出均方根
  • ssr = ((ytest - ytrain.mean())**2).sum()  # 求出预测数据与原始数据均值之差的平方和
  • sst = ((ytrain - ytrain.mean())**2).sum()  # 求出原始数据和均值之差的平方和
  • r = model.score(xtrain[:,np.newaxis],ytrain)     # 求出确定系数
  • r2 = ssr / sst # 求出确定系数

KNN分类

• 在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别
• 电影分类
  • from sklearn import neighbors
  • knn = neighbors.KNeighborsClassifier()；建模
  • knn.fit(data[['fight','kiss']],data['type'])；拟合数据
  • knn.predict([[18,90]])；预测未知数据
  • 绘制图表可视化
• 植物分类
  • from sklearn import datasets
  • iris = datasets.load_iris()；加载数据
  • 转换为DataFrame数据结构
  • knn = neighbors.KNeighborsClassifier()；建模
  • knn.fit(iris.data,df['target_names'])；拟合训练数据
  • knn.predict(pre_data)；预测数据

聚类（PCA主成分分析）

• 最广泛无监督算法 + 基础的降维算法
• 通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，用于提取数据的主要特征分量 → 高维数据的降维
• 二维数据降维
  • 创建数据df
  • rom sklearn.decomposition import PCA：加载主成分分析模块PCA
  • pca = PCA(n_components=1) # n_components = 1 → 降为1维
  • pca.fit(df) # 构建模型
  • pca.explained_variance_
    • # 输出特征值
    • explained_variance_ratio_：返回 所保留的n个成分各自的方差百分比
  • pca.components_
    • # 输出特征向量
    • 返回具有最大方差的成分
  • pca.n_components：# 输出成分的个数
  • x_pca = pca.transform(df) # 数据转换,主成分分析，生成新的向量x_pca，为降维后的数据：fit_transform(X)
  • x_new = pca.inverse_transform(x_pca) # 将降维后的数据转换成原始数据
  • 绘制图表
• 多维数据降维
  • from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits()：加载数据
  • pca = PCA(n_components=2) # 降为2维
  • projected = pca.fit_transform(digits.data)
  • pca.explained_variance_ # 输出特征值
  • pca.components_.shape # 输出特征向量形状：降维后，得到2个成分，每个成分有64个特征向量
  • 主成分筛选
    • pca = PCA(n_components=10)
    • projected = pca.fit_transform(digits.data)
    • 降维后，得到10个成分，每个成分有64个特征向量
    • 做贡献率累计求和，构建DataFrame
    • 寻找贡献率超过85%时的成分，即主要成分

K-means聚类

• 概念
  • 典型的基于距离的聚类算法
  • K均值： 基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇
  • 以欧式距离作为相似度测度
• 步骤方法
  • from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs：make_blobs聚类数据生成器
  • x,y_true = make_blobs()
    • n_samples → 待生成的样本的总数
    • n_features → 每个样本的特征数
    • centers → 类别数
    • cluster_std → 每个类别的方差，如多类数据不同方差，可传入列表
    • random_state → 随机数种子
    • x → 生成数据值， y → 生成数据对应的类别标签
  • 绘制图表显示
• 构建K均值模型
  • from sklearn.cluster import KMeans  #导入模块
  • kmeans = KMeans(n_clusters = 4)
  • kmeans.fit(x)
  • y_means = kmeans.predict(x
  • centriods = kmeans.cluster_centers_：得到不同簇的中心点

蒙特卡罗模拟

• 概念理解
  • 又称随机抽样或统计试验方法，以概率和统计理论方法为基础
  • 使用随机数（或更常见的伪随机数）
  • 用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。
• 案例
  • π的计算
    • from matplotlib.patches import Circle
    • numpy.random.uniform(low,high,size) → 从一个均匀分布[low,high)中随机采样，均匀分布
    • 在正方形区域内随机投点
    • 计算点到圆心的距离
    • 统计落在圆内的点的数目
    • 绘图
      • plt.plot(x,y,'ko',markersize = 1)
      • circle = Circle(xy=(a,b),radius=r,alpha = 0.5,color = 'red')
      • axes.add_patch(circle)
  • 计算积分 y = x**2
  • 排队上厕所问题：理论联系实际。将实际问题转换建模分析。通过大量数据以近似值逼近真实值

最后

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