在为建模选择和准备数据之前，您需要了解您必须从哪开始。
如果您正在使用Python堆栈进行机器学习，那么可以用来更好地理解数据的库是Pandas。
在这篇文章中，您将发现一些快速而肮脏的Pandas食谱，以提高您对数据结构，分布和关系的理解。
- 更新March / 2018：添加了备用链接以下载数据集，因为原始图像已被删除。
数据分析
数据分析是关于询问和回答有关您数据的问题。
作为机器学习从业者，您可能不熟悉您所在的领域。拥有主题专家是理想的，但这并不总是可行的。
当您使用标准机器学习数据集，咨询或处理竞争数据集学习应用机器学习时，这些问题也适用。
您需要激发有关您可以追求的数据的问题。您需要更好地了解您拥有的数据。您可以通过汇总和可视化数据来实现。
pandas
该Pandas Python库是专为快速的数据分析和操作。如果您在其他平台（如R）上完成此任务，那么它既简单又熟悉。
Pandas的优势似乎在数据处理方面，但它带有非常方便易用的数据分析工具，提供了statsmodel中标准统计方法和matplotlib图形方法的包装。
糖尿病的发病
我们需要一个小数据集，您可以使用它来探索使用Pandas的不同数据分析配方。
UIC机器学习库提供了大量不同的标准机器学习数据集，您可以使用它们来学习和实践应用的机器学习。我最喜欢的是Pima Indians糖尿病数据集。
该数据集使用其医疗记录中的详细信息描述了女性皮马印第安人的糖尿病发病或未发病。（更新：从这里下载）。下载数据集并将其保存到当前工作目录中，名称为pima-indians-diabetes.data。
总结数据
我们将从了解我们拥有的数据开始，通过查看它的结构。
加载数据
首先将CSV数据从文件作为数据帧加载到内存中。我们知道所提供数据的名称，因此我们将在从文件加载数据时设置这些名称。
import pandas as pd
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.data', names=names)
描述数据
我们现在可以看一下数据的形状。
我们可以通过直接打印数据框来查看前60行数据。
print(data)
我们可以看到所有数据都是数字的，最后的类值是我们想要做出预测的因变量。
在数据转储结束时，我们可以看到数据框本身的描述为768行和9列。所以现在我们已经了解了数据的形状。
接下来，我们可以通过查看摘要统计信息来了解每个属性的分布情况。
print(data.describe())
这将显示数据框中每个属性的详细分布信息表。具体来说：计数，平均值，标准差，最小值，最大值，第25个，第50个（中位数），第75个百分点。
我们可以查看这些统计数据并开始注意有关我们问题的有趣事实。如平均怀孕次数为3.8，最小年龄为21岁，有些人的体重指数为0，这是不可能的，并且有迹象表明某些属性值应标记为缺失。
详细了解DataFrame上的describe函数。
可视化数据
图表更能说明属性的分布和关系。
然而，重要的是要花时间并首先审查统计数据。每当您以不同的方式查看数据时，您就会打开自己，注意到不同的方面，并可能对问题有不同的见解。
Pandas使用matplotlib创建图形并提供方便的功能。您可以在Pandas中了解有关数据可视化的更多信息。
特征分布
要审查的第一个简单属性是每个属性的分布。
我们可以通过查看box和whisker图来开始并查看每个属性的传播。
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.mpl_style = 'default'
data.boxplot()
此片段将绘制图形的样式（通过matplotlib）更改为默认样式，该样式看起来更好。
属性框和胡须图
属性框和胡须图
我们可以看到test属性有很多异常值。我们还可以看到plas属性似乎具有相对均匀的正态分布。我们还可以通过将值离散化为桶来查看每个属性的分布，并将每个桶中的频率作为直方图进行检查。
data.hist()
这使您可以记录属性分布的有趣属性，例如pres和skin等属性的可能正态分布。
image.png
属性直方图矩阵
特征级关系
探索的下一个重要关系是class属性的每个属性。
一种方法是可视化每个类的数据实例的属性分布以及注释和差异。您可以为每个属性生成直方图矩阵，为每个类值生成一个直方图矩阵，如下所示：
data.groupby('class').hist()
数据按类属性（两组）分组，然后为每个组中的属性创建直方图矩阵。结果是两个图像。
image.png
0类的属性直方图矩阵
image.png
1类属性直方图矩阵
这有助于指出类之间的分布差异，如plas属性的分布。
您可以更好地对同一图表中每个类的属性值进行对比
data.groupby('class').plas.hist(alpha=0.4)
这将按类别对数据进行分组，仅绘制等离子体的直方图，其中红色的类值为0，蓝色的类值为1。你可以看到一个类似形状的正态分布，但是一个转变。此属性可能有助于区分类。
每个类的重叠属性直方图
每个类的重叠属性直方图
您可以在DataFrame上阅读有关groupby函数的更多信息。
特征 - 特征关系
探索的最后一个重要关系是属性之间的关系。
我们可以通过查看每对属性的交互分布来查看属性之间的关系。
from pandas.plotting import scatter_matrix
scatter_matrix(data, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')
这使用构建函数来创建所有属性与所有属性的散点图矩阵。每个属性相对于自身绘制的对角线显示了属性的核密度估计。
属性散点图矩阵
属性散点图矩阵
这是一个强大的情节，可以从中获得关于数据的大量灵感。例如，我们可以看到年龄和preg之间可能的相关性以及皮肤和质量之间的另一种可能的关系。
摘要
我们在这篇文章中介绍了很多内容。
我们开始研究快速和脏的单行程序，以便以CSV格式加载我们的数据并使用汇总统计信息对其进行描述。
接下来，我们研究了绘制数据以揭示有趣结构的各种不同方法。我们查看了框中的数据分布以及晶须图和直方图，然后我们查看了与类属性相比的属性分布，最后查看了成对散点图中属性之间的关系。
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