Very practical!This a few Python data visualization case!(below)

Python researcher 2022-09-09 00:24:21 阅读数:860

practicalpythondatavisualizationcase

b806b2bdfca2448f7a08c0df944b38d1.jpeg

大家好,我是辰哥.(文末送书)

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()

bc064b9ad463ec3dbe9eb9cc333e2119.png

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)')

3f9f9e7c47012dddec48c100e127f24d.png

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()

7eb640a4c53fc3f1e4ca4bc93de7001c.png

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'],figsize=(10,5))

a4cef47de8678f15ef10510a7bd6890e.png

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.

        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()

cea68aea06ade7eef826de2029b72654.png

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()

16a16d427c17c3cf37c10c51b2c92d19.png

      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()
# draw  heatmap 
import seaborn as sns 
corr = df.corr() 
sns.heatmap(corr) 
plt.show()

83baefe997e55e06ceef885b8577900a.png

      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.

      声明:本文选自清华大学出版社的《深入浅出python数据分析》一书,略有修改,经出版社授权刊登于此.If you are interested, you can buy it yourself

wén
文
mò
末
zèng
赠
shu
书

《深入浅出Python数据分析》  * 3本

免费包邮送给你!

5fccbf199adfcb4c9d6428817036b913.jpeg

【内容简介】

本书将从基础的 Python 编程开始,以数据分析的流程为主轴一步一步地解析,然后展开介绍数据收集、数据前处理、特征工程、探索式分析等.

本书系统性地从函数库开始学习,并拓展到不同的应用场景.本书实用性强,Provides training in programming skills necessary for data analysis,And how to use common third-party software and libraries;as a data scientist、Practical experience in data application work such as data analyst is the training goal,适合对 PythonRead for anyone interested in data analysis.

【赠书规则】

赠送规则:通过留言点赞的方式送出,转发本文至朋友圈+文末留言,留言点赞数量最多前3位读者将各获得1本

开奖时间:9月9日20:00(周五)

注意事项:最终获赠者请在24小时以内添加辰哥微信,并提供朋友圈转发和集赞的截图.如发现机器或者非真实流量刷赞,发现后将进入黑名单,取消获赠资格.

(ps:Fans who have won this month will not participate in this event.)

24184eec002687cd449a61675e84f85d.jpeg

版权声明:本文为[Python researcher]所创,转载请带上原文链接,感谢。 https://pythonmana.com/2022/252/202209090017558654.html