Eksploracyjna analiza danych w Pythonie

Eksploracyjna analiza danych (EDA) to ważny krok w przepływie pracy nauki o danych, który obejmuje badanie i podsumowanie głównych cech zestawu danych. Pomaga nam lepiej zrozumieć dane, zidentyfikować potencjalne problemy i zaplanować kolejne kroki w zakresie modelowania i analizy. W tym artykule przyjrzymy się, jak wykonać EDA przy użyciu języka programowania Python.

Python jest popularnym językiem do nauki o danych ze względu na potężne biblioteki i łatwą w użyciu składnię. Jedną z najważniejszych bibliotek dla EDA jest Pandas, która zapewnia wysokowydajne struktury danych i narzędzia do pracy z danymi tabelarycznymi. Będziemy używać Pand do ładowania i manipulowania naszymi danymi oraz wizualizacji ich za pomocą biblioteki Matplotlib.

Najpierw zacznijmy od zaimportowania niezbędnych bibliotek:

importuj pandy jako pd

importuj matplotlib.pyplot jako plt

Następnie możemy załadować nasze dane do Pandas DataFrame za pomocą funkcji read_csv:

df = pd.read_csv("dane.csv")

Funkcja read_csv zwraca obiekt DataFrame, który jest dwuwymiarową strukturą danych z etykietami wierszy i kolumn. Możemy użyć metody head, aby wyświetlić kilka pierwszych wierszy danych:

df.head()

Da nam to podgląd danych i pomoże zrozumieć ich strukturę i zawartość.

Po załadowaniu danych możemy przystąpić do ich eksploracji, obliczając podstawowe statystyki. Na przykład możemy użyć metody opisz, aby obliczyć średnią, odchylenie standardowe, minimum, maksimum i inne statystyki dla każdej kolumny liczbowej:

df.opisz()

To może dać nam szybki przegląd danych i pomóc nam zidentyfikować potencjalne problemy, takie jak brakujące wartości lub wartości odstające.

Innym przydatnym narzędziem dla EDA jest wizualizacja danych. Możemy użyć metody plot obiektu DataFrame do tworzenia różnych typów wykresów, takich jak histogramy, wykresy punktowe i wykresy pudełkowe. Na przykład możemy utworzyć histogram kolumny liczbowej za pomocą następującego kodu:

df[„nazwa_kolumny”].plot(rodzaj=”hist”)

Spowoduje to utworzenie histogramu wartości w określonej kolumnie. Możemy również dodać dodatkowe opcje, aby dostosować wykres, takie jak zmiana liczby pojemników lub zakresu osi x.

Wizualizacja danych może pomóc nam odkryć wzorce i relacje w danych, które nie są od razu widoczne w surowych danych. Na przykład wykres punktowy może pokazać nam związek między dwiema kolumnami liczbowymi, a wykres pudełkowy może pomóc nam zidentyfikować obecność wartości odstających.

Podsumowując, eksploracyjna analiza danych jest ważnym krokiem w przepływie pracy nauki o danych, który pomaga nam zrozumieć i podsumować zestaw danych. Korzystając z bibliotek Pandas i Matplotlib w Pythonie możemy szybko i łatwo wykonać EDA oraz zwizualizować nasze dane. Może to pomóc nam zidentyfikować potencjalne problemy i zaplanować kolejne kroki w zakresie modelowania i analizy.