Python|Pandas+Matplotlib，深入浅出Python数据分析数据挖掘|big|data|python|数据分析

本人从17年开始学习Python和数据分析，一路走来，没有特别合适的书籍，看了不少，但是大多零零散散，文末整理了一套PythonPDF书籍教程，各位小伙伴们可以好好得学习下！
利用可视化探索图表

一、数据可视化与探索图
数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质，以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。

二、常见的图表实例
本章主要采用 Pandas 的方式来画图，而不是使用 Matplotlib 模块。其实 Pandas 已经把 Matplotlib 的画图方法整合到 DataFrame 中，因此在实际应用中，用户不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成画图的工作。

1.折线图
折线图（line chart）是最基本的图表，可以用来呈现不同栏位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是 plot.line() 的方法，可以设置颜色、形状等参数。在使用上，拆线图绘制方法完全继承了 Matplotlib 的用法，所以程序最后也必须调用 plt.show() 产生图，如图8.4 所示。

df_iris[['sepal length (cm)']].plot.line() plt.show() ax = df[['sepal length (cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--') ax.set(xlabel="index", ylabel="length") plt.show()

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2.散布图
散布图（Scatter Chart）用于检视不同栏位离散数据之间的关系。绘制散布图使用的是 df.plot.scatter()，如图8.5所示。

df = df_iris df.plot.scatter(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)')from matplotlib import cm cmap = cm.get_cmap('Spectral') df.plot.scatter(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)', s=df[['petal length (cm)']]*20, c=df['target'], cmap=cmap, title='different circle size by petal length (cm)')

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3.直方图、长条图
直方图（Histogram Chart）通常用于同一栏位，呈现连续数据的分布状况，与直方图类似的另一种图是长条图（Bar Chart），用于检视同一栏位，如图 8.6 所示。

df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)','petal width (cm)']].plot.hist() 2 df.target.value_counts().plot.bar()

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4. 圆饼图、箱形图
圆饼图（Pie Chart）可以用于检视同一栏位各类别所占的比例，而箱形图（Box Chart）则用于检视同一栏位或比较不同栏位数据的分布差异，如图 8.7 所示。

df.target.value_counts().plot.pie(legend=True) df.boxplot(column=['target'],?gsize=(10,5))

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数据探索实战分享

本节利用两个真实的数据集实际展示数据探索的几种手法。

一、2013年美国社区调查
在美国社区调查（American Community Survey）中，每年约有 350 万个家庭被问到关于他们是谁及他们如何生活的详细问题。调查的内容涵盖了许多主题，包括祖先、教育、工作、交通、互联网使用和居住。
数据来源：https://www.kaggle.com/census/2013-american-community-survey。
【Python|Pandas+Matplotlib，深入浅出Python数据分析】数据名称：2013 American Community Survey。
先观察数据的样子与特性，以及每个栏位代表的意义、种类和范围。

# 读取数据 df = pd.read_csv("./ss13husa.csv") # 栏位种类数量 df.shape # (756065,231)# 栏位数值范围 df.describe()

先将两个 ss13pusa.csv 串连起来，这份数据总共包含 30 万笔数据，3 个栏位：SCHL ( 学历，School Level)、 PINCP ( 收入，Income) 和 ESR ( 工作状态，Work Status)。

pusa = pd.read_csv("ss13pusa.csv") pusb = pd.read_csv("ss13pusb.csv") # 串接两份数据 col = ['SCHL','PINCP','ESR'] df['ac_survey'] = pd.concat([pusa[col],pusb[col],axis=0)

依据学历对数据进行分群，观察不同学历的数量比例，接着计算他们的平均收入。

group = df['ac_survey'].groupby(by=['SCHL']) print('学历分布:' + group.size()) group = ac_survey.groupby(by=['SCHL']) print('平均收入:' +group.mean())

二、波士顿房屋数据集
波士顿房屋数据集（Boston House Price Dataset）包含有关波士顿地区的房屋信息，包 506 个数据样本和 13 个特征维度。
数据来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/。
数据名称：Boston House Price Dataset。
先观察数据的样子与特性，以及每个栏位代表的意义、种类和范围。
可以用直方图的方式画出房价（MEDV）的分布，如图 8.8 所示。

df = pd.read_csv("./housing.data") # 栏位种类数量 df.shape # (506, 14)#栏位数值范围df.describe() import matplotlib.pyplot as plt df[['MEDV']].plot.hist() plt.show()

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注：图中英文对应笔者在代码中或数据中指定的名字，实践中读者可将它们替换成自己需要的文字。
接下来需要知道的是哪些维度与“房价”关系明显。先用散布图的方式来观察，如图8.9所示。

# draw scatter chart df.plot.scatter(x='MEDV', y='RM') . plt.show()

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最后，计算相关系数并用聚类热图（Heatmap）来进行视觉呈现，如图 8.10 所示。

# compute pearson correlation corr = df.corr() # drawheatmap import seaborn as sns corr = df.corr() sns.heatmap(corr) plt.show()

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颜色为红色，表示正向关系；颜色为蓝色，表示负向关系；颜色为白色，表示没有关系。RM 与房价关联度偏向红色，为正向关系；LSTAT、PTRATIO 与房价关联度偏向深蓝，为负向关系；CRIM、RAD、AGE 与房价关联度偏向白色，为没有关系。
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