二手车数据探索性分析EDA
Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task1 赛题理解 部分，为大家入门数据挖掘比赛提供一个基本的赛题入门讲解，欢迎后续大家多多交流。
赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测
1.EDA概念
EDA (Exploratory Data Analysis)，也就是对数据进行探索性的分析，从而为之后的数据预处理和特征工程提供必要的结论。
通常使用数据分析pandas库加上一些可视化库比如matplotlib、seaborn对数据进行一些常规处理，对整个数据集进行一个初步的特征理解
主要的步骤一般是：
1.理解问题
2.读取数据
3.单变量探索
4.多变量探索
5.数据预处理
6.建立假设并检验
拿到数据之后，我们必须要明确以下几件事情：
数据是如何产生的，数据又是如何存储的；
数据是原始数据，还是经过人工处理(二次加工的)；
数据由那些业务背景组成的，数据字段又有什么含义；
数据字段是什么类型的，每个字段的分布是怎样的
训练集和测试集的数据分布是否有差异;
2.数据读取
核心方法是使用pandas.read_csv和pandas.read_table等方法读取数据。
有多个文件组成数据则将他们连接，也经常把训练集和测试集合并起来处理，可用pandas.concat等方法，如df = pd.concat([train.assign(is_train=1), test.assign(is_train=0)])。
df.columns：显示所有的变量名
df.shape：shape
df.head()：给前几个样本
df.tail()：给后几个样本
df.sample(10)：随机给几个样本
df.describe()：连续变量的一些描述信息，如基本统计量、分布等。
df.describe(include=['O'])：分类变量的一些描述信息
df.describe(include='all')：全部变量的一些描述信息。
Y_train.value_counts()：观察取值数量
3.二手车EDA示例
- 载入各种数据科学以及可视化库:
- 数据科学库 pandas、numpy、scipy；
- 可视化库 matplotlib、seabon；
- 其他；
- 载入数据：
- 载入训练集和测试集；
- 简略观察数据(head()+shape)；
- 数据总览:
- 通过describe()来熟悉数据的相关统计量
- 通过info()来熟悉数据类型
- 判断数据缺失和异常
- 查看每列的存在nan情况
- 异常值检测
- 了解预测值的分布
- 总体分布概况（无界约翰逊分布等）
- 查看skewness and kurtosis
- 查看预测值的具体频数
- 特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布
- 数字特征分析
- 相关性分析
- 查看几个特征得 偏度和峰值
- 每个数字特征得分布可视化
- 数字特征相互之间的关系可视化
- 多变量互相回归关系可视化
- 类型特征分析
- unique分布
- 类别特征箱形图可视化
- 类别特征的小提琴图可视化
- 类别特征的柱形图可视化类别
- 特征的每个类别频数可视化(count_plot)
- 用pandas_profiling生成数据报告
3.1 载入各种数据科学以及可视化库
以下库都是pip install 安装， 有特殊情况我会单独说明
例如 pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#coding:utf-8
#导入warnings包，利用过滤器来实现忽略警告语句。
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import missingno as msno
3.2 载入数据
## 1) 载入训练集和测试集；
path = './data/'
Train_data = pd.read_csv(path+'used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
Test_data = pd.read_csv(path+'used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')
所有特征集均脱敏处理(方便大家观看)
- name - 汽车编码
- regDate - 汽车注册时间
- model - 车型编码
- brand - 品牌
- bodyType - 车身类型
- fuelType - 燃油类型
- gearbox - 变速箱
- power - 汽车功率
- kilometer - 汽车行驶公里
- notRepairedDamage - 汽车有尚未修复的损坏
- regionCode - 看车地区编码
- seller - 销售方
- offerType - 报价类型
- creatDate - 广告发布时间
- price - 汽车价格
- v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14' 【匿名特征，包含v0-14在内15个匿名特征】
## 2) 简略观察数据(head()+shape)
Train_data.head().append(Train_data.tail())
Train_data.shape
(150000, 31)
Test_data.head().append(Test_data.tail())
Test_data.shape
(50000, 30)
可以看到测试集比训练集少一列，就是我们需要预测的价格啦
要养成看数据集的head()以及shape的习惯，这会让你每一步更放心，导致接下里的连串的错误, 如果对自己的pandas等操作不放心，建议执行一步看一下，这样会有效的方便你进行理解函数并进行操作
3.2 总揽数据概况
看完数据头尾后，我们需要简单的查看下数据的分布、平均值、方差等参数，可以使用describe来看
- describe种有每列的统计量，个数count、平均值mean、方差std、最小值min、中位数25% 50% 75% 、以及最大值 看这个信息主要是瞬间掌握数据的大概的范围以及每个值的异常值的判断，比如有的时候会发现999 9999 -1 等值这些其实都是nan的另外一种表达方式，有的时候需要注意下
- info 通过info来了解数据每列的type，有助于了解是否存在除了nan以外的特殊符号异常
## 1) 通过describe()来熟悉数据的相关统计量
Train_data.describe()
通过describe可以对数据有个总体的了解
Test_data.describe()
## 2) 通过info()来熟悉数据类型
Train_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 150000 entries, 0 to 149999
Data columns (total 31 columns):
SaleID 150000 non-null int64
name 150000 non-null int64
regDate 150000 non-null int64
model 149999 non-null float64
brand 150000 non-null int64
bodyType 145494 non-null float64
fuelType 141320 non-null float64
gearbox 144019 non-null float64
power 150000 non-null int64
kilometer 150000 non-null float64
notRepairedDamage 150000 non-null object
regionCode 150000 non-null int64
seller 150000 non-null int64
offerType 150000 non-null int64
creatDate 150000 non-null int64
price 150000 non-null int64
v_0 150000 non-null float64
v_1 150000 non-null float64
v_2 150000 non-null float64
v_3 150000 non-null float64
v_4 150000 non-null float64
v_5 150000 non-null float64
v_6 150000 non-null float64
v_7 150000 non-null float64
v_8 150000 non-null float64
v_9 150000 non-null float64
v_10 150000 non-null float64
v_11 150000 non-null float64
v_12 150000 non-null float64
v_13 150000 non-null float64
v_14 150000 non-null float64
dtypes: float64(20), int64(10), object(1)
memory usage: 35.5+ MB
Test_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 50000 entries, 0 to 49999
Data columns (total 30 columns):
SaleID 50000 non-null int64
name 50000 non-null int64
regDate 50000 non-null int64
model 50000 non-null float64
brand 50000 non-null int64
bodyType 48587 non-null float64
fuelType 47107 non-null float64
gearbox 48090 non-null float64
power 50000 non-null int64
kilometer 50000 non-null float64
notRepairedDamage 50000 non-null object
regionCode 50000 non-null int64
seller 50000 non-null int64
offerType 50000 non-null int64
creatDate 50000 non-null int64
v_0 50000 non-null float64
v_1 50000 non-null float64
v_2 50000 non-null float64
v_3 50000 non-null float64
v_4 50000 non-null float64
v_5 50000 non-null float64
v_6 50000 non-null float64
v_7 50000 non-null float64
v_8 50000 non-null float64
v_9 50000 non-null float64
v_10 50000 non-null float64
v_11 50000 non-null float64
v_12 50000 non-null float64
v_13 50000 non-null float64
v_14 50000 non-null float64
dtypes: float64(20), int64(9), object(1)
memory usage: 11.4+ MB
3.4 判断数据缺失和异常
Train_data.isnull().sum()
SaleID 0
name 0
regDate 0
model 1
brand 0
bodyType 4506
fuelType 8680
gearbox 5981
power 0
kilometer 0
notRepairedDamage 0
regionCode 0
seller 0
offerType 0
creatDate 0
price 0
v_0 0
v_1 0
v_2 0
v_3 0
v_4 0
v_5 0
v_6 0
v_7 0
v_8 0
v_9 0
v_10 0
v_11 0
v_12 0
v_13 0
v_14 0
dtype: int64
Test_data.isnull().sum()
SaleID 0
name 0
regDate 0
model 0
brand 0
bodyType 1413
fuelType 2893
gearbox 1910
power 0
kilometer 0
notRepairedDamage 0
regionCode 0
seller 0
offerType 0
creatDate 0
v_0 0
v_1 0
v_2 0
v_3 0
v_4 0
v_5 0
v_6 0
v_7 0
v_8 0
v_9 0
v_10 0
v_11 0
v_12 0
v_13 0
v_14 0
dtype: int64
发现bodyType、fuelType、gearbox有大量的缺失值，通过可视化来直观的看一眼
missing = Train_data.isnull().sum()
missing = missing[missing > 0]
missing.sort_values(inplace = True)
missing.plot.bar()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a20acb7f0>
png
通过以上两句可以很直观的了解哪些列存在 “nan”, 并可以把nan的个数打印，主要的目的在于 nan存在的个数是否真的很大，如果很小一般选择填充，如果使用lgb等树模型可以直接空缺，让树自己去优化，但如果nan存在的过多、可以考虑删掉
# 可视化看下缺省值
msno.matrix(Train_data.sample(250))
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a21139cc0>
png
msno.bar(Train_data.sample(1000))
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a20cfde80>
png
# 可视化看下缺省值
msno.matrix(Test_data.sample(250))
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a21280f60>
png
msno.bar(Test_data.sample(1000))
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a2179ff98>
png
测试集的缺省和训练集的差不多情况, 可视化有四列有缺省，notRepairedDamage缺省得最多
2) 查看异常值检测
Train_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 150000 entries, 0 to 149999
Data columns (total 31 columns):
SaleID 150000 non-null int64
name 150000 non-null int64
regDate 150000 non-null int64
model 149999 non-null float64
brand 150000 non-null int64
bodyType 145494 non-null float64
fuelType 141320 non-null float64
gearbox 144019 non-null float64
power 150000 non-null int64
kilometer 150000 non-null float64
notRepairedDamage 150000 non-null object
regionCode 150000 non-null int64
seller 150000 non-null int64
offerType 150000 non-null int64
creatDate 150000 non-null int64
price 150000 non-null int64
v_0 150000 non-null float64
v_1 150000 non-null float64
v_2 150000 non-null float64
v_3 150000 non-null float64
v_4 150000 non-null float64
v_5 150000 non-null float64
v_6 150000 non-null float64
v_7 150000 non-null float64
v_8 150000 non-null float64
v_9 150000 non-null float64
v_10 150000 non-null float64
v_11 150000 non-null float64
v_12 150000 non-null float64
v_13 150000 non-null float64
v_14 150000 non-null float64
dtypes: float64(20), int64(10), object(1)
memory usage: 35.5+ MB
可以发现除了notRepairedDamage 为object类型其他都为数字 这里我们把他的几个不同的值都进行显示就知道了
Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()
0.0 111361
- 24324
1.0 14315
Name: notRepairedDamage, dtype: int64
可以看出来‘ - ’也为空缺值，因为很多模型对nan有直接的处理，这里我们先不做处理，先替换成nan
Train_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)
Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()
0.0 111361
1.0 14315
Name: notRepairedDamage, dtype: int64
Train_data.isnull().sum()
SaleID 0
name 0
regDate 0
model 1
brand 0
bodyType 4506
fuelType 8680
gearbox 5981
power 0
kilometer 0
notRepairedDamage 24324
regionCode 0
seller 0
offerType 0
creatDate 0
price 0
v_0 0
v_1 0
v_2 0
v_3 0
v_4 0
v_5 0
v_6 0
v_7 0
v_8 0
v_9 0
v_10 0
v_11 0
v_12 0
v_13 0
v_14 0
dtype: int64
Test_data['notRepairedDamage'].value_counts()
0.0 37249
- 8031
1.0 4720
Name: notRepairedDamage, dtype: int64
Test_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)
以下两个类别特征严重倾斜，一般不会对预测有什么帮助，故这边先删掉，当然你也可以继续挖掘，但是一般意义不大
Train_data["seller"].value_counts()
0 149999
1 1
Name: seller, dtype: int64
Train_data["offerType"].value_counts()
0 150000
Name: offerType, dtype: int64
del Train_data["seller"]
del Train_data["offerType"]
del Test_data["seller"]
del Test_data["offerType"]
3.5 了解预测值的分布
Train_data['price']
0 1850
1 3600
2 6222
3 2400
4 5200
5 8000
6 3500
7 1000
8 2850
9 650
10 3100
11 5450
12 1600
13 3100
14 6900
15 3200
16 10500
17 3700
18 790
19 1450
20 990
21 2800
22 350
23 599
24 9250
25 3650
26 2800
27 2399
28 4900
29 2999
...
149970 900
149971 3400
149972 999
149973 3500
149974 4500
149975 3990
149976 1200
149977 330
149978 3350
149979 5000
149980 4350
149981 9000
149982 2000
149983 12000
149984 6700
149985 4200
149986 2800
149987 3000
149988 7500
149989 1150
149990 450
149991 24950
149992 950
149993 4399
149994 14780
149995 5900
149996 9500
149997 7500
149998 4999
149999 4700
Name: price, Length: 150000, dtype: int64
Train_data['price'].value_counts()
500 2337
1500 2158
1200 1922
1000 1850
2500 1821
600 1535
3500 1533
800 1513
2000 1378
999 1356
750 1279
4500 1271
650 1257
1800 1223
2200 1201
850 1198
700 1174
900 1107
1300 1105
950 1104
3000 1098
1100 1079
5500 1079
1600 1074
300 1071
550 1042
350 1005
1250 1003
6500 973
1999 929
...
21560 1
7859 1
3120 1
2279 1
6066 1
6322 1
4275 1
10420 1
43300 1
305 1
1765 1
15970 1
44400 1
8885 1
2992 1
31850 1
15413 1
13495 1
9525 1
7270 1
13879 1
3760 1
24250 1
11360 1
10295 1
25321 1
8886 1
8801 1
37920 1
8188 1
Name: price, Length: 3763, dtype: int64
## 1) 总体分布概况（无界约翰逊分布等） 看看二车大盖都在什么价格
import scipy.stats as st
y = Train_data['price']
plt.figure(1); plt.title('Johnson SU')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu)
plt.figure(2); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title('Log Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a21fc4860>
png
png
png
价格不服从正态分布，所以在进行回归之前，它必须进行转换。虽然对数变换做得很好，但最佳拟合是无界约翰逊分布
笔者这里对数据概率分布知识有点模糊了，后续需要找些知识补充
seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下：
a：一维数组形式，传入待分析的单个变量
bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定
hist：bool型变量，控制是否绘制直方图，默认为True
kde：bool型变量，控制是否绘制核密度估计曲线，默认为True
rug：bool型变量，控制是否绘制对应rugplot的部分，默认为False
fit：传入scipy.stats中的分布类型，用于在观察变量上抽取相关统计特征来强行拟合指定的分布，默认为None，即不进行拟合
hist_kws,kde_kws,rug_kws：这几个变量都接受字典形式的输入，键值对分别对应各自原生函数中的参数名称与参数值，在下文中会有示例
color：用于控制除了fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩
vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒
norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数，默认为False
label：控制图像中的图例标签显示内容
图中的Johnson SU为约翰逊分布，是一种经过约翰变换后服从正态分布概率的随机变量的概率分布；normal为正态分布；lognormal为对数正态分布，对数正态分布从短期来看，与正态分布非常接近。但长期来看，对数正态分布向上分布的数值更多一些。
通过结果我们可以看到，无界约翰逊分布对price的分布情况拟合最好。
## 2) 查看skewness and kurtosis
sns.distplot(Train_data['price']);
print("Skewness: %f" % Train_data['price'].skew())
print("Kurtosis: %f" % Train_data['price'].kurt())
Skewness: 3.346487
Kurtosis: 18.995183
png
在这里计算了price的峰度和偏度
- 偏度（skewness）也称为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
- 峰度（Kurtosis）与偏度类似，是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量需要与正态分布相比较，峰度为0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰；峰度小于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为平坦，为平顶峰。峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。
skew、kurt说明参考https://www.cnblogs.com/wyy1480/p/10474046.html
Train_data.skew(), Train_data.kurt()
(SaleID 6.017846e-17
name 5.576058e-01
regDate 2.849508e-02
model 1.484388e+00
brand 1.150760e+00
bodyType 9.915299e-01
fuelType 1.595486e+00
gearbox 1.317514e+00
power 6.586318e+01
kilometer -1.525921e+00
notRepairedDamage 2.430640e+00
regionCode 6.888812e-01
creatDate -7.901331e+01
price 3.346487e+00
v_0 -1.316712e+00
v_1 3.594543e-01
v_2 4.842556e+00
v_3 1.062920e-01
v_4 3.679890e-01
v_5 -4.737094e+00
v_6 3.680730e-01
v_7 5.130233e+00
v_8 2.046133e-01
v_9 4.195007e-01
v_10 2.522046e-02
v_11 3.029146e+00
v_12 3.653576e-01
v_13 2.679152e-01
v_14 -1.186355e+00
dtype: float64, SaleID -1.200000
name -1.039945
regDate -0.697308
model 1.740483
brand 1.076201
bodyType 0.206937
fuelType 5.880049
gearbox -0.264161
power 5733.451054
kilometer 1.141934
notRepairedDamage 3.908072
regionCode -0.340832
creatDate 6881.080328
price 18.995183
v_0 3.993841
v_1 -1.753017
v_2 23.860591
v_3 -0.418006
v_4 -0.197295
v_5 22.934081
v_6 -1.742567
v_7 25.845489
v_8 -0.636225
v_9 -0.321491
v_10 -0.577935
v_11 12.568731
v_12 0.268937
v_13 -0.438274
v_14 2.393526
dtype: float64)
sns.distplot(Train_data.skew(),color='blue',axlabel ='Skewness')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a20bd3668>
png
sns.distplot(Train_data.kurt(),color='orange',axlabel ='Kurtness')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a20b7fac8>
png
## 3) 查看预测值的具体频数
plt.hist(Train_data['price'], orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red')
plt.show()
png
查看频数, 大于20000得值极少，其实这里也可以把这些当作特殊得值（异常值）直接用填充或者删掉，再前面进行
# log变换 z之后的分布较均匀，可以进行log变换进行预测，这也是预测问题常用的trick
plt.hist(np.log(Train_data['price']), orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red')
plt.show()
png
3.6 特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布
回顾一下数据类型
列
- name - 汽车编码
- regDate - 汽车注册时间
- model - 车型编码
- brand - 品牌
- bodyType - 车身类型
- fuelType - 燃油类型
- gearbox - 变速箱
- power - 汽车功率
- kilometer - 汽车行驶公里
- notRepairedDamage - 汽车有尚未修复的损坏
- regionCode - 看车地区编码
- seller - 销售方 【以删】
- offerType - 报价类型 【以删】
- creatDate - 广告发布时间
- price - 汽车价格
- v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14'【匿名特征，包含v0-14在内15个匿名特征】
# 分离label即预测值
Y_train = Train_data['price']
# 这个区别方式适用于没有直接label coding的数据
# 这里不适用，需要人为根据实际含义来区分
# 数字特征
# numeric_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.number])
# numeric_features.columns
# # 类型特征
# categorical_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.object])
# categorical_features.columns
numeric_features = ['power', 'kilometer', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14' ]
categorical_features = ['name', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox', 'notRepairedDamage', 'regionCode',]
# 特征nunique分布
for cat_fea in categorical_features:
print(cat_fea + "的特征分布如下：")
print("{}特征有个{}不同的值".format(cat_fea, Train_data[cat_fea].nunique()))
print(Train_data[cat_fea].value_counts())
name的特征分布如下：
name特征有个99662不同的值
708 282
387 282
55 280
1541 263
203 233
53 221
713 217
290 197
1186 184
911 182
2044 176
1513 160
1180 158
631 157
893 153
2765 147
473 141
1139 137
1108 132
444 129
306 127
2866 123
2402 116
533 114
1479 113
422 113
4635 110
725 110
964 109
1373 104
...
89083 1
95230 1
164864 1
173060 1
179207 1
181256 1
185354 1
25564 1
19417 1
189324 1
162719 1
191373 1
193422 1
136082 1
140180 1
144278 1
146327 1
148376 1
158621 1
1404 1
15319 1
46022 1
64463 1
976 1
3025 1
5074 1
7123 1
11221 1
13270 1
174485 1
Name: name, Length: 99662, dtype: int64
model的特征分布如下：
model特征有个248不同的值
0.0 11762
19.0 9573
4.0 8445
1.0 6038
29.0 5186
48.0 5052
40.0 4502
26.0 4496
8.0 4391
31.0 3827
13.0 3762
17.0 3121
65.0 2730
49.0 2608
46.0 2454
30.0 2342
44.0 2195
5.0 2063
10.0 2004
21.0 1872
73.0 1789
11.0 1775
23.0 1696
22.0 1524
69.0 1522
63.0 1469
7.0 1460
16.0 1349
88.0 1309
66.0 1250
...
141.0 37
133.0 35
216.0 30
202.0 28
151.0 26
226.0 26
231.0 23
234.0 23
233.0 20
198.0 18
224.0 18
227.0 17
237.0 17
220.0 16
230.0 16
239.0 14
223.0 13
236.0 11
241.0 10
232.0 10
229.0 10
235.0 7
246.0 7
243.0 4
244.0 3
245.0 2
209.0 2
240.0 2
242.0 2
247.0 1
Name: model, Length: 248, dtype: int64
brand的特征分布如下：
brand特征有个40不同的值
0 31480
4 16737
14 16089
10 14249
1 13794
6 10217
9 7306
5 4665
13 3817
11 2945
3 2461
7 2361
16 2223
8 2077
25 2064
27 2053
21 1547
15 1458
19 1388
20 1236
12 1109
22 1085
26 966
30 940
17 913
24 772
28 649
32 592
29 406
37 333
2 321
31 318
18 316
36 228
34 227
33 218
23 186
35 180
38 65
39 9
Name: brand, dtype: int64
bodyType的特征分布如下：
bodyType特征有个8不同的值
0.0 41420
1.0 35272
2.0 30324
3.0 13491
4.0 9609
5.0 7607
6.0 6482
7.0 1289
Name: bodyType, dtype: int64
fuelType的特征分布如下：
fuelType特征有个7不同的值
0.0 91656
1.0 46991
2.0 2212
3.0 262
4.0 118
5.0 45
6.0 36
Name: fuelType, dtype: int64
gearbox的特征分布如下：
gearbox特征有个2不同的值
0.0 111623
1.0 32396
Name: gearbox, dtype: int64
notRepairedDamage的特征分布如下：
notRepairedDamage特征有个2不同的值
0.0 111361
1.0 14315
Name: notRepairedDamage, dtype: int64
regionCode的特征分布如下：
regionCode特征有个7905不同的值
419 369
764 258
125 137
176 136
462 134
428 132
24 130
1184 130
122 129
828 126
70 125
827 120
207 118
1222 117
2418 117
85 116
2615 115
2222 113
759 112
188 111
1757 110
1157 109
2401 107
1069 107
3545 107
424 107
272 107
451 106
450 105
129 105
...
6324 1
7372 1
7500 1
8107 1
2453 1
7942 1
5135 1
6760 1
8070 1
7220 1
8041 1
8012 1
5965 1
823 1
7401 1
8106 1
5224 1
8117 1
7507 1
7989 1
6505 1
6377 1
8042 1
7763 1
7786 1
6414 1
7063 1
4239 1
5931 1
7267 1
Name: regionCode, Length: 7905, dtype: int64
# 特征nunique分布
for cat_fea in categorical_features:
print(cat_fea + "的特征分布如下：")
print("{}特征有个{}不同的值".format(cat_fea, Test_data[cat_fea].nunique()))
print(Test_data[cat_fea].value_counts())
name的特征分布如下：
name特征有个37453不同的值
55 97
708 96
387 95
1541 88
713 74
53 72
1186 67
203 67
631 65
911 64
2044 62
2866 60
1139 57
893 54
1180 52
2765 50
1108 50
290 48
1513 47
691 45
473 44
299 43
444 41
422 39
964 39
1479 38
1273 38
306 36
725 35
4635 35
..
46786 1
48835 1
165572 1
68204 1
171719 1
59080 1
186062 1
11985 1
147155 1
134869 1
138967 1
173792 1
114403 1
59098 1
59144 1
40679 1
61161 1
128746 1
55022 1
143089 1
14066 1
147187 1
112892 1
46598 1
159481 1
22270 1
89855 1
42752 1
48899 1
11808 1
Name: name, Length: 37453, dtype: int64
model的特征分布如下：
model特征有个247不同的值
0.0 3896
19.0 3245
4.0 3007
1.0 1981
29.0 1742
48.0 1685
26.0 1525
40.0 1409
8.0 1397
31.0 1292
13.0 1210
17.0 1087
65.0 915
49.0 866
46.0 831
30.0 803
10.0 709
5.0 696
44.0 676
21.0 659
11.0 603
23.0 591
73.0 561
69.0 555
7.0 526
63.0 493
22.0 443
16.0 412
66.0 411
88.0 391
...
124.0 9
193.0 9
151.0 8
198.0 8
181.0 8
239.0 7
233.0 7
216.0 7
231.0 6
133.0 6
236.0 6
227.0 6
220.0 5
230.0 5
234.0 4
224.0 4
241.0 4
223.0 4
229.0 3
189.0 3
232.0 3
237.0 3
235.0 2
245.0 2
209.0 2
242.0 1
240.0 1
244.0 1
243.0 1
246.0 1
Name: model, Length: 247, dtype: int64
brand的特征分布如下：
brand特征有个40不同的值
0 10348
4 5763
14 5314
10 4766
1 4532
6 3502
9 2423
5 1569
13 1245
11 919
7 795
3 773
16 771
8 704
25 695
27 650
21 544
15 511
20 450
19 450
12 389
22 363
30 324
17 317
26 303
24 268
28 225
32 193
29 117
31 115
18 106
2 104
37 92
34 77
33 76
36 67
23 62
35 53
38 23
39 2
Name: brand, dtype: int64
bodyType的特征分布如下：
bodyType特征有个8不同的值
0.0 13985
1.0 11882
2.0 9900
3.0 4433
4.0 3303
5.0 2537
6.0 2116
7.0 431
Name: bodyType, dtype: int64
fuelType的特征分布如下：
fuelType特征有个7不同的值
0.0 30656
1.0 15544
2.0 774
3.0 72
4.0 37
6.0 14
5.0 10
Name: fuelType, dtype: int64
gearbox的特征分布如下：
gearbox特征有个2不同的值
0.0 37301
1.0 10789
Name: gearbox, dtype: int64
notRepairedDamage的特征分布如下：
notRepairedDamage特征有个2不同的值
0.0 37249
1.0 4720
Name: notRepairedDamage, dtype: int64
regionCode的特征分布如下：
regionCode特征有个6971不同的值
419 146
764 78
188 52
125 51
759 51
2615 50
462 49
542 44
85 44
1069 43
451 41
828 40
757 39
1688 39
2154 39
1947 39
24 39
2690 38
238 38
2418 38
827 38
1184 38
272 38
233 38
70 37
703 37
2067 37
509 37
360 37
176 37
...
5512 1
7465 1
1290 1
3717 1
1258 1
7401 1
7920 1
7925 1
5151 1
7527 1
7689 1
8114 1
3237 1
6003 1
7335 1
3984 1
7367 1
6001 1
8021 1
3691 1
4920 1
6035 1
3333 1
5382 1
6969 1
7753 1
7463 1
7230 1
826 1
112 1
Name: regionCode, Length: 6971, dtype: int64
numeric_features.append('price')
numeric_features
['power',
'kilometer',
'v_0',
'v_1',
'v_2',
'v_3',
'v_4',
'v_5',
'v_6',
'v_7',
'v_8',
'v_9',
'v_10',
'v_11',
'v_12',
'v_13',
'v_14',
'price']
Train_data.head()
## 1) 相关性分析 即计算矩阵相关性系数
price_numeric = Train_data[numeric_features]
correlation = price_numeric.corr()
print(correlation['price'].sort_values(ascending = False),'\n')
price 1.000000
v_12 0.692823
v_8 0.685798
v_0 0.628397
power 0.219834
v_5 0.164317
v_2 0.085322
v_6 0.068970
v_1 0.060914
v_14 0.035911
v_13 -0.013993
v_7 -0.053024
v_4 -0.147085
v_9 -0.206205
v_10 -0.246175
v_11 -0.275320
kilometer -0.440519
v_3 -0.730946
Name: price, dtype: float64
f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7))
plt.title('Correlation of Numeric Features with Price',y=1,size=16)
sns.heatmap(correlation,square = True, vmax=0.8)
# 相关分析，热度图heatmaps1
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a2e55f588>
png
del price_numeric['price']
## 2) 查看几个特征得 偏度和峰值
for col in numeric_features:
print('{:15}'.format(col),
'Skewness: {:05.2f}'.format(Train_data[col].skew()) ,
' ' ,
'Kurtosis: {:06.2f}'.format(Train_data[col].kurt())
)
power Skewness: 65.86 Kurtosis: 5733.45
kilometer Skewness: -1.53 Kurtosis: 001.14
v_0 Skewness: -1.32 Kurtosis: 003.99
v_1 Skewness: 00.36 Kurtosis: -01.75
v_2 Skewness: 04.84 Kurtosis: 023.86
v_3 Skewness: 00.11 Kurtosis: -00.42
v_4 Skewness: 00.37 Kurtosis: -00.20
v_5 Skewness: -4.74 Kurtosis: 022.93
v_6 Skewness: 00.37 Kurtosis: -01.74
v_7 Skewness: 05.13 Kurtosis: 025.85
v_8 Skewness: 00.20 Kurtosis: -00.64
v_9 Skewness: 00.42 Kurtosis: -00.32
v_10 Skewness: 00.03 Kurtosis: -00.58
v_11 Skewness: 03.03 Kurtosis: 012.57
v_12 Skewness: 00.37 Kurtosis: 000.27
v_13 Skewness: 00.27 Kurtosis: -00.44
v_14 Skewness: -1.19 Kurtosis: 002.39
price Skewness: 03.35 Kurtosis: 019.00
## 3) 每个数字特征得分布可视化
f = pd.melt(Train_data, value_vars=numeric_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False)
g = g.map(sns.distplot, "value")
png
每个数字特征的分布可视化
使用melt()函数将列名转换成列数据
再使用FaceGrid和map绘制出每个属性的分布图
## 4) 数字特征相互之间的关系可视化
## 使用paiplot展示两两属性之间的关系，对角线是单个属性的分布图
sns.set()
columns = ['price', 'v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5', 'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14']
sns.pairplot(Train_data[columns],size = 2 ,kind ='scatter',diag_kind='kde')
plt.show()
png
Train_data.columns
Y_train
#### 此处是多变量之间的关系可视化，可视化更多学习可参考很不错的文章 https://www.jianshu.com/p/6e18d21a4cad
## 5) 多变量互相回归关系可视化
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4), (ax5, ax6), (ax7, ax8), (ax9, ax10)) = plt.subplots(nrows=5, ncols=2, figsize=(24, 20))
# ['v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5', 'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14']
v_12_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_12']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_12',y = 'price', data = v_12_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax1)
v_8_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_8']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_8',y = 'price',data = v_8_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax2)
v_0_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_0']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_0',y = 'price',data = v_0_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax3)
power_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['power']],axis = 1)
sns.regplot(x='power',y = 'price',data = power_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax4)
v_5_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_5']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_5',y = 'price',data = v_5_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax5)
v_2_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_2']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_2',y = 'price',data = v_2_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax6)
v_6_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_6']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_6',y = 'price',data = v_6_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax7)
v_1_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_1']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_1',y = 'price',data = v_1_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax8)
v_14_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_14']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_14',y = 'price',data = v_14_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax9)
v_13_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_13']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_13',y = 'price',data = v_13_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax10)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a2b8fd8d0>
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## 3.8 类别特征分析
- unique分布
- 类别特征箱形图可视化
- 类别特征的小提琴图可视化
- 类别特征的柱形图可视化类别
- 特征的每个类别频数可视化(count_plot)
## 1) unique分布
for fea in categorical_features:
print(Train_data[fea].nunique())
99662
248
40
8
7
2
2
7905
categorical_features
['name',
'model',
'brand',
'bodyType',
'fuelType',
'gearbox',
'notRepairedDamage',
'regionCode']
## 2) 类别特征箱形图可视化
# 因为 name和 regionCode的类别太稀疏了，这里我们把不稀疏的几类画一下
categorical_features = ['model',
'brand',
'bodyType',
'fuelType',
'gearbox',
'notRepairedDamage']
for c in categorical_features:
Train_data[c] = Train_data[c].astype('category')
if Train_data[c].isnull().any():
Train_data[c] = Train_data[c].cat.add_categories(['MISSING'])
Train_data[c] = Train_data[c].fillna('MISSING')
def boxplot(x, y, **kwargs):
sns.boxplot(x=x, y=y)
x=plt.xticks(rotation=90)
f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(boxplot, "value", "price")
png
箱形图国内的同学们可能不太熟悉，我也是当初学GRE数学的时候才了解到这个东东 https://baike.baidu.com/item/%E7%AE%B1%E5%BD%A2%E5%9B%BE/10671164?fr=aladdin
Train_data.columns
Index(['SaleID', 'name', 'regDate', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType',
'gearbox', 'power', 'kilometer', 'notRepairedDamage', 'regionCode',
'creatDate', 'price', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6',
'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13', 'v_14'],
dtype='object')
## 3) 类别特征的小提琴图可视化
catg_list = categorical_features
target = 'price'
for catg in catg_list :
sns.violinplot(x=catg, y=target, data=Train_data)
plt.show()
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小提琴图和箱形图是可以参考https://www.cnblogs.com/zhhfan/p/11344310.html
categorical_features = ['model',
'brand',
'bodyType',
'fuelType',
'gearbox',
'notRepairedDamage']
## 4) 类别特征的柱形图可视化
def bar_plot(x, y, **kwargs):
sns.barplot(x=x, y=y)
x=plt.xticks(rotation=90)
f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(bar_plot, "value", "price")
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## 5) 类别特征的每个类别频数可视化(count_plot)
def count_plot(x, **kwargs):
sns.countplot(x=x)
x=plt.xticks(rotation=90)
f = pd.melt(Train_data, value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable", col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(count_plot, "value")
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3.9 用pandas_profiling生成数据报告
用pandas_profiling生成一个较为全面的可视化和数据报告(较为简单、方便) 最终打开html文件即可
import pandas_profiling
pfr = pandas_profiling.ProfileReport(Train_data)
pfr.to_file("./example.html")
4 经验总结
所给出的EDA步骤为广为普遍的步骤，在实际的不管是工程还是比赛过程中，这只是最开始的一步，也是最基本的一步。
接下来一般要结合模型的效果以及特征工程等来分析数据的实际建模情况，根据自己的一些理解，查阅文献，对实际问题做出判断和深入的理解。
最后不断进行EDA与数据处理和挖掘，来到达更好的数据结构和分布以及较为强势相关的特征
数据探索在机器学习中我们一般称为EDA（Exploratory Data Analysis）：
是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。
数据探索有利于我们发现数据的一些特性，数据之间的关联性，对于后续的特征构建是很有帮助的。
-
对于数据的初步分析（直接查看数据，或.sum(), .mean()，.descirbe()等统计函数）可以从：样本数量，训练集数量，是否有时间特征，是否是时许问题，特征所表示的含义（非匿名特征），特征类型（字符类似，int，float，time），特征的缺失情况（注意缺失的在数据中的表现形式，有些是空的有些是”NAN”符号等），特征的均值方差情况。
-
分析记录某些特征值缺失占比30%以上样本的缺失处理，有助于后续的模型验证和调节，分析特征应该是填充（填充方式是什么，均值填充，0填充，众数填充等），还是舍去，还是先做样本分类用不同的特征模型去预测。
-
对于异常值做专门的分析，分析特征异常的label是否为异常值（或者偏离均值较远或者事特殊符号）,异常值是否应该剔除，还是用正常值填充，是记录异常，还是机器本身异常等。
-
对于Label做专门的分析，分析标签的分布情况等。
-
进步分析可以通过对特征作图，特征和label联合做图（统计图，离散图），直观了解特征的分布情况，通过这一步也可以发现数据之中的一些异常值等，通过箱型图分析一些特征值的偏离情况，对于特征和特征联合作图，对于特征和label联合作图，分析其中的一些关联性。
# END.参考文档
1.[数据探索性分析（EDA）](https://blog.csdn.net/weixin_42297855/article/details/97501680)
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