使用Python进行高级数据分析与可视化
在数据科学项目中，深入的数据分析和复杂的可视化有助于揭示数据中的深层信息。本文将介绍如何使用Python进行更复杂的数据分析与可视化。
准备工作
确保安装以下Python库：
pip install pandas matplotlib seaborn scikit-learn
数据分析
导入和预处理数据
首先，加载CSV数据并进行基本预处理。
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('example.csv')
# 查看数据概览
print(data.info())
# 填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
# 转换数据类型
data['category_column'] = data['category_column'].astype('category')特征工程
创建新的特征以增强模型性能。
# 创建新特征
data['new_feature'] = data['feature1'] * data['feature2']
# 对分类变量进行独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['category_column'])
数据可视化
高级可视化
使用seaborn和matplotlib进行高级可视化。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置风格
sns.set(style='whitegrid')
# 绘制箱线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='category', y='value', data=data)
plt.title('Boxplot of Value by Category')
plt.show()
# 绘制小提琴图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.violinplot(x='category', y='value', data=data)
plt.title('Violin Plot of Value by Category')
plt.show()
主成分分析（PCA）
使用PCA进行降维并可视化。
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data.select_dtypes(include=[float, int]))
# 执行PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca_result = pca.fit_transform(scaled_data)
# 转换为DataFrame
pca_df = pd.DataFrame(data=pca_result, columns=['PC1', 'PC2'])
# 可视化PCA结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='PC1', y='PC2', hue=data['category'], data=pca_df)
plt.title('PCA of Dataset')
plt.show()
数据建模
简单线性回归
使用scikit-learn进行建模。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 分割数据集
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R^2 Score: {r2}')本文介绍了如何使用Python进行复杂的数据分析，包括特征工程、高级可视化和数据建模。通过这些技术，你可以深入洞察数据并构建有效的预测模型。希望这篇文章能为你的数据科学项目提供帮助！
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_65134936/article/details/142526054
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