Explorative Datenanalyse in Python

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist ein wichtiger Schritt im Data-Science-Workflow, bei dem die Hauptmerkmale eines Datensatzes untersucht und zusammengefasst werden. Es hilft uns, die Daten besser zu verstehen, potenzielle Probleme zu identifizieren und unsere nächsten Schritte für die Modellierung und Analyse zu planen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie EDA mit der Programmiersprache Python durchgeführt wird.

Python ist aufgrund seiner leistungsstarken Bibliotheken und seiner benutzerfreundlichen Syntax eine beliebte Sprache für die Datenwissenschaft. Eine der wichtigsten Bibliotheken für EDA ist Pandas, die leistungsstarke Datenstrukturen und Werkzeuge für die Arbeit mit tabellarischen Daten bereitstellt. Wir werden Pandas verwenden, um unsere Daten zu laden und zu manipulieren und sie mit der Matplotlib-Bibliothek zu visualisieren.

Beginnen wir zunächst mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken:

pandas als pd importieren

importiere matplotlib.pyplot als plt

Als nächstes können wir unsere Daten mit der Funktion read_csv in einen Pandas DataFrame laden:

df = pd.read_csv(“data.csv”)

Die read_csv-Funktion gibt ein DataFrame-Objekt zurück, bei dem es sich um eine zweidimensionale Datenstruktur mit beschrifteten Zeilen und Spalten handelt. Wir können die head-Methode verwenden, um die ersten Zeilen der Daten anzuzeigen:

df.head()

Dies gibt uns eine Vorschau auf die Daten und hilft uns, ihre Struktur und ihren Inhalt zu verstehen.

Nachdem wir die Daten geladen haben, können wir damit beginnen, sie zu untersuchen, indem wir einige grundlegende Statistiken berechnen. Beispielsweise können wir die Methode "describe" verwenden, um den Mittelwert, die Standardabweichung, das Minimum, das Maximum und andere Statistiken für jede numerische Spalte zu berechnen:

df.describe()

Dies kann uns einen schnellen Überblick über die Daten verschaffen und uns helfen, mögliche Probleme wie fehlende Werte oder Ausreißer zu identifizieren.

Ein weiteres nützliches Werkzeug für EDA ist die Datenvisualisierung. Wir können die plot-Methode des DataFrame-Objekts verwenden, um verschiedene Arten von Diagrammen zu erstellen, wie z. B. Histogramme, Streudiagramme und Boxplots. Beispielsweise können wir mit dem folgenden Code ein Histogramm einer numerischen Spalte erstellen:

df["Spaltenname"].plot(kind="hist")

Dadurch wird ein Histogramm der Werte in der angegebenen Spalte erstellt. Wir können auch zusätzliche Optionen zum Anpassen des Diagramms hinzufügen, z. B. das Ändern der Anzahl der Bins oder des Bereichs der x-Achse.

Die Datenvisualisierung kann uns helfen, Muster und Beziehungen in den Daten aufzudecken, die aus den Rohdaten nicht sofort ersichtlich sind. Ein Streudiagramm kann uns beispielsweise die Beziehung zwischen zwei numerischen Spalten zeigen, und ein Boxplot kann uns helfen, das Vorhandensein von Ausreißern zu identifizieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die explorative Datenanalyse ein wichtiger Schritt im Data-Science-Workflow ist, der uns hilft, einen Datensatz zu verstehen und zusammenzufassen. Mit den Pandas- und Matplotlib-Bibliotheken in Python können wir schnell und einfach EDA durchführen und unsere Daten visualisieren. Dies kann uns helfen, potenzielle Probleme zu identifizieren und unsere nächsten Schritte für die Modellierung und Analyse zu planen.