Analisi esplorativa dei dati in Python

L'analisi esplorativa dei dati (EDA) è un passaggio importante nel flusso di lavoro della scienza dei dati che comporta l'analisi e il riepilogo delle caratteristiche principali di un set di dati. Ci aiuta a comprendere meglio i dati, identificare potenziali problemi e pianificare i nostri prossimi passi per la modellazione e l'analisi. In questo articolo, esploreremo come eseguire EDA utilizzando il linguaggio di programmazione Python.

Python è un linguaggio popolare per la scienza dei dati grazie alle sue potenti librerie e alla sintassi facile da usare. Una delle librerie più importanti per EDA è Pandas, che fornisce strutture dati e strumenti ad alte prestazioni per lavorare con dati tabulari. Useremo Pandas per caricare e manipolare i nostri dati e visualizzarli utilizzando la libreria Matplotlib.

Innanzitutto, iniziamo importando le librerie necessarie:

importa panda come pd

importa matplotlib.pyplot come plt

Successivamente, possiamo caricare i nostri dati in un DataFrame Pandas utilizzando la funzione read_csv:

df = pd.read_csv(“dati.csv”)

La funzione read_csv restituisce un oggetto DataFrame, che è una struttura dati bidimensionale con righe e colonne etichettate. Possiamo utilizzare il metodo head per visualizzare le prime righe dei dati:

df.head()

Questo ci darà un'anteprima dei dati e ci aiuterà a comprenderne la struttura e il contenuto.

Dopo aver caricato i dati, possiamo iniziare ad esplorarli calcolando alcune statistiche di base. Ad esempio, possiamo utilizzare il metodo describe per calcolare la media, la deviazione standard, il minimo, il massimo e altre statistiche per ciascuna colonna numerica:

df.descrivi()

Questo può darci una rapida panoramica dei dati e aiutarci a identificare eventuali problemi potenziali, come valori mancanti o valori anomali.

Un altro strumento utile per EDA è la visualizzazione dei dati. Possiamo usare il metodo plot dell'oggetto DataFrame per creare vari tipi di grafici, come istogrammi, grafici a dispersione e box plot. Ad esempio, possiamo creare un istogramma di una colonna numerica utilizzando il seguente codice:

df["nome_colonna"].plot(tipo="cronista")

Questo creerà un istogramma dei valori nella colonna specificata. Possiamo anche aggiungere ulteriori opzioni per personalizzare il grafico, come cambiare il numero di contenitori o l'intervallo dell'asse x.

La visualizzazione dei dati può aiutarci a scoprire modelli e relazioni nei dati che non sono immediatamente evidenti dai dati grezzi. Ad esempio, un grafico a dispersione può mostrarci la relazione tra due colonne numeriche e un grafico a riquadri può aiutarci a identificare la presenza di valori anomali.

In sintesi, l'analisi esplorativa dei dati è un passaggio importante nel flusso di lavoro della scienza dei dati che ci aiuta a comprendere e riassumere un set di dati. Utilizzando le librerie Pandas e Matplotlib in Python, possiamo eseguire rapidamente e facilmente EDA e visualizzare i nostri dati. Questo può aiutarci a identificare potenziali problemi e pianificare i nostri prossimi passi per la modellazione e l'analisi.