การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจใน Python

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) เป็นขั้นตอนสำคัญในเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและสรุปลักษณะสำคัญของชุดข้อมูล ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลดีขึ้น ระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และวางแผนขั้นตอนต่อไปสำหรับการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ ในบทความนี้ เราจะศึกษาวิธีการดำเนินการ EDA โดยใช้ภาษาโปรแกรม Python

Python เป็นภาษายอดนิยมสำหรับวิทยาการข้อมูล เนื่องจากมีไลบรารีที่ทรงพลังและไวยากรณ์ที่ใช้งานง่าย หนึ่งในไลบรารีที่สำคัญที่สุดสำหรับ EDA คือ Pandas ซึ่งมีโครงสร้างข้อมูลประสิทธิภาพสูงและเครื่องมือสำหรับการทำงานกับข้อมูลแบบตาราง เราจะใช้ Pandas เพื่อโหลดและจัดการข้อมูลของเรา และแสดงภาพโดยใช้ไลบรารี Matplotlib

ขั้นแรก เริ่มจากการนำเข้าไลบรารีที่จำเป็น:

นำเข้าแพนด้าเป็น pd

นำเข้า matplotlib.pyplot เป็น plt

ต่อไป เราสามารถโหลดข้อมูลของเราลงใน Pandas DataFrame โดยใช้ฟังก์ชัน read_csv:

df = pd.read_csv (“data.csv”)

ฟังก์ชัน read_csv ส่งคืนวัตถุ DataFrame ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลสองมิติที่มีแถวและคอลัมน์กำกับ เราสามารถใช้วิธี head เพื่อดูข้อมูลสองสามแถวแรก:

df.head()

ข้อมูลนี้จะแสดงตัวอย่างข้อมูลและช่วยให้เราเข้าใจโครงสร้างและเนื้อหา

หลังจากโหลดข้อมูลแล้ว เราสามารถเริ่มสำรวจได้โดยการคำนวณสถิติพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้วิธีอธิบายเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด และสถิติอื่นๆ สำหรับแต่ละคอลัมน์ตัวเลข:

df.describe()

ข้อมูลนี้สามารถให้ภาพรวมอย่างรวดเร็วของข้อมูลและช่วยให้เราระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น ค่าที่ขาดหายไปหรือค่าผิดปกติ

เครื่องมือที่มีประโยชน์อีกอย่างสำหรับ EDA คือการแสดงข้อมูล เราสามารถใช้วิธีพล็อตของออบเจกต์ DataFrame เพื่อสร้างพล็อตประเภทต่างๆ เช่น ฮิสโตแกรม พล็อตกระจาย และพล็อตกล่อง ตัวอย่างเช่น เราสามารถสร้างฮิสโตแกรมของคอลัมน์ตัวเลขโดยใช้รหัสต่อไปนี้:

df[“column_name”].plot(ชนิด=”hist”)

สิ่งนี้จะสร้างฮิสโตแกรมของค่าในคอลัมน์ที่ระบุ นอกจากนี้ เรายังสามารถเพิ่มตัวเลือกเพิ่มเติมเพื่อปรับแต่งพล็อต เช่น การเปลี่ยนจำนวนช่องหรือช่วงของแกน x

การแสดงข้อมูลเป็นภาพสามารถช่วยเราเปิดเผยรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่ไม่ปรากฏให้เห็นในทันทีจากข้อมูลดิบ ตัวอย่างเช่น แผนภาพกระจายสามารถแสดงความสัมพันธ์ระหว่างคอลัมน์ตัวเลขสองคอลัมน์ และแผนภาพกล่องสามารถช่วยเราระบุการมีอยู่ของค่าผิดปกติ

โดยสรุป การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเป็นขั้นตอนสำคัญในเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ช่วยให้เราเข้าใจและสรุปชุดข้อมูล การใช้ไลบรารี่ Pandas และ Matplotlib ใน Python เราสามารถดำเนินการ EDA และแสดงภาพข้อมูลของเราได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย สิ่งนี้สามารถช่วยเราระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและวางแผนขั้นตอนต่อไปสำหรับการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์