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經(jīng)?？吹胶枚嗤瑢W(xué)說(shuō)學(xué)了pandas卻不知道怎么用。在跟著別人的案例學(xué)習(xí)的時(shí)候，跟著敲代碼感覺(jué)很簡(jiǎn)單。可是在實(shí)際操作中，拿到一份數(shù)據(jù)集，卻不知道從何下手。這種情況主要是因?yàn)闆](méi)有一個(gè)完整的思路來(lái)貫穿自己的分析過(guò)程，得到的分析結(jié)果也是東一塊，西一塊的湊起來(lái)，讓用戶覺(jué)得分析的不透徹、不到位。

其實(shí)數(shù)據(jù)分析很簡(jiǎn)單，除去技術(shù)以外，一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告其實(shí)是在講一個(gè)完整的故事。你的目的就是用邏輯和數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明你的觀點(diǎn)。而一份有價(jià)值的數(shù)據(jù)報(bào)告除了故事的邏輯經(jīng)得起推敲以外，重要的是你的客戶能從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)或者業(yè)務(wù)問(wèn)題，能提供改善的建議。

因此，對(duì)于一份數(shù)據(jù)分析報(bào)告:

第一，要明確自己的分析目的和服務(wù)的對(duì)象
第二，就是要掌握一些常用的套路，這個(gè)是技術(shù)層面的東西，也是我們這一次要分享的。

下面我們來(lái)用一個(gè)具體案例來(lái)說(shuō)明這些常用的套路。我們用的數(shù)據(jù)集是一份建筑公司的混凝土強(qiáng)度數(shù)據(jù)。背景是這個(gè)公司的銷售最近經(jīng)常收到一些客戶投訴，告知他們家的混凝土強(qiáng)度變化太大。而他們自己因?yàn)轭A(yù)算有限，生產(chǎn)部門提出增加一些強(qiáng)度檢測(cè)設(shè)備時(shí)沒(méi)有被采納。我們的目的就是用這份數(shù)據(jù)集看看：

產(chǎn)品的強(qiáng)度是否真的變化大
生產(chǎn)過(guò)程中哪些因素對(duì)產(chǎn)品的強(qiáng)度影響大？
能有什么方案改善

首先導(dǎo)入必要的庫(kù)，和數(shù)據(jù)集

我們主要是用pandas和matplot/seabron進(jìn)行分析和可視化。在導(dǎo)入之后我會(huì)習(xí)慣性的同時(shí)輸出一下各個(gè)庫(kù)的版本，核對(duì)一下開(kāi)發(fā)環(huán)境

# 先導(dǎo)入必要的計(jì)算包并查看版本，最好將pandas升級(jí)到0.24以上
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

for model in np,pd,mpl,sns:
    print(model.__name__, model.__version__)
>>>
numpy 1.19.5
pandas 1.2.4
matplotlib 3.3.4
seaborn 0.11.1

另外，為了做出的圖美觀一點(diǎn)，我們可以使用plt.style設(shè)置圖形的樣式。這里我喜歡使用bmh或者ggplot風(fēng)格。

# 去掉警告，不影響程序運(yùn)行
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
#圖形顯示風(fēng)格， ggplot或者bmh, 比默認(rèn)的好看
plt.style.use('bmh') 

#省去plt.show(),直接出圖
%matplotlib inline

之后在導(dǎo)入數(shù)據(jù)。導(dǎo)入完之后都是df.head查看一下前五行，目的是了解一下數(shù)據(jù)集包含哪些字段，同時(shí)也驗(yàn)證一下數(shù)據(jù)集是否有問(wèn)題。本次的數(shù)據(jù)集和字段含義如下：

原數(shù)據(jù)集中的字段名稱（列明）太長(zhǎng)，我們可以將其簡(jiǎn)化，變化后期展示：

# 簡(jiǎn)化字段名稱
df.columns = ['水泥含量', '高爐礦渣含量', '粉煤灰量', '含水量', '減水劑含量', \
              '粗骨料含量', '細(xì)骨料含量', '齡期', '強(qiáng)度/Mpa']
df.head()

改完后清爽許多了

下面是本次的重點(diǎn)，我們看看有哪些套路幫助我們分析

套路一：基本的數(shù)據(jù)查看

數(shù)據(jù)集導(dǎo)入之后，我們要對(duì)數(shù)據(jù)集有個(gè)大概的了解，比如多少行（樣本數(shù)量）多少列（每個(gè)樣本的字段/特征數(shù)量），每一列取值的大概范圍等。在這里我喜歡用df.info和describe兩個(gè)命令來(lái)解決

df.info 可以輸出總體的數(shù)據(jù)量以及每個(gè)字段的數(shù)據(jù)類型
df.describe是pandas中我最喜歡的一個(gè)功能之一，可以輸出所有數(shù)值型字段的均值標(biāo)準(zhǔn)差等

>>>df.info()
>>>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1030 entries, 0 to 1029
Data columns (total 9 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   水泥含量    1030 non-null   float64
 1   高爐礦渣含量  1030 non-null   float64
 2   粉煤灰量    1030 non-null   float64
 3   含水量     1030 non-null   float64
 4   減水劑含量   1030 non-null   float64
 5   粗骨料含量   1030 non-null   float64
 6   細(xì)骨料含量   1030 non-null   float64
 7   齡期      1030 non-null   int64  
 8   強(qiáng)度/Mpa  1030 non-null   float64
dtypes: float64(8), int64(1)
memory usage: 72.5 KB

通過(guò)df.describe 我們可以發(fā)現(xiàn)：

粉煤灰/高爐礦渣/減水劑的含量可以為0, 且有至少25%的混凝土中含量為0
因?yàn)槲覀兊哪康氖亲罱K產(chǎn)品的強(qiáng)度，我們重點(diǎn)關(guān)注一下最后一列強(qiáng)度的情況，包括均值最大值最小值標(biāo)準(zhǔn)差等，上面都能看到

我們?cè)趯⑿枰攸c(diǎn)分析的強(qiáng)度值單獨(dú)拿出來(lái)看一看

# 查看強(qiáng)度的分布情況
plt.figure(figsize=(15,6))
plt.subplot(121)
df['強(qiáng)度/Mpa'].plot(kind = 'hist', width = 3.5)
plt.xlabel('強(qiáng)度/Mpa', fontproperties="SimSun", fontsize=13) # 中文字體顯示
plt.title('產(chǎn)品強(qiáng)度的概率密度分布',fontproperties="SimSun", fontsize=15)

plt.subplot(122)
plt.boxplot(df['強(qiáng)度/Mpa'])
plt.title('強(qiáng)度的箱線圖',fontproperties="SimSun", fontsize=15)

因?yàn)閺?qiáng)度是一個(gè)單一的變量，我們可以使用折線圖（變化缺失）、概率密度圖（分布情況）、箱線圖等進(jìn)行展示。對(duì)于折線圖，通常會(huì)有一個(gè)時(shí)間維度來(lái)查看變量隨著時(shí)間的變化的變化趨勢(shì)，這里數(shù)據(jù)集中沒(méi)有時(shí)間數(shù)據(jù)。我們就用概率分布和箱線圖來(lái)查看，從中我們可以發(fā)現(xiàn)：

第一張圖中，由1000多個(gè)樣本組成的概率分布，大概可以看到強(qiáng)度數(shù)值成正態(tài)分布，均值大概位置30-40之間，但是有個(gè)別強(qiáng)度較大（大于70），遠(yuǎn)離均值形成一個(gè)長(zhǎng)尾趨勢(shì)
在箱線圖中，直接將大于80的那一部分樣本作為異常值來(lái)處理。這個(gè)也說(shuō)明一開(kāi)始的客戶投訴——最近的產(chǎn)品強(qiáng)度不穩(wěn)定，也就是有一些產(chǎn)品有超規(guī)現(xiàn)象。

「知識(shí)鏈接」 【箱線圖】箱線圖也稱盒須圖，盒圖等，常用于直觀地識(shí)別數(shù)據(jù)中異常值（離群點(diǎn)）和判斷數(shù)據(jù)離散分布情況，了解數(shù)據(jù)分布狀態(tài)。在箱線圖中，盒子的部分是上下四分位數(shù)之間的數(shù)據(jù)，盒子中間的橫線代表中位數(shù)。另外需要注意箱線圖里面的極大值（上邊緣值）有時(shí)候并非最大值，極小值（下邊緣值）也不是最小值。如果數(shù)據(jù)有存在離群點(diǎn)即異常值，他們超出最大或者最小觀察值，此時(shí)將離群點(diǎn)以“圓點(diǎn)”形式進(jìn)行展示。如上圖中強(qiáng)度大于80Mpa的部分樣本

套路二：各個(gè)自變量和因變量的相關(guān)性分析

這個(gè)是主要內(nèi)容。我們的主要目的就是想了解最終的混凝土強(qiáng)度和哪些變量最相關(guān)，從而找到一些問(wèn)題的原因和改善的方法。在這里我們主要有定性的散點(diǎn)圖查看和定量的相關(guān)系數(shù)計(jì)算。我們分成3個(gè)部分來(lái)完成這些分析

1 單變量數(shù)據(jù)分布情況

我們首先對(duì)這8個(gè)自變量也用箱線圖查看一下，看看每個(gè)自變量的數(shù)據(jù)分布情況：

# 先用箱線圖查看一下各個(gè)變量的分布
plt.figure(figsize=(20,16)) # 設(shè)置一張較大的圖，容得下8張小圖

for i, feature in enumerate(list(df.columns[:-1])):
    plt.subplot(2,4,i+1)
    plt.boxplot(df[feature], widths=0.2)
    plt.title(feature, fontproperties="SimSun", fontsize=13)

這張圖看起來(lái)要比上面的describe功能直觀的多，同時(shí)我們也能發(fā)現(xiàn)對(duì)于齡期這個(gè)變量有很多異常值，這些產(chǎn)品的齡期異常的高，這個(gè)是否是問(wèn)題呢？這個(gè)就需要結(jié)合業(yè)務(wù)來(lái)分析了。

2 自變量和因變量的相關(guān)性定性分析

我們先用用散點(diǎn)圖進(jìn)行直觀的展示。分析一下數(shù)據(jù)我們知道數(shù)據(jù)集中每個(gè)樣本共有8個(gè)自變量（特征）和一個(gè)因變量。我們把每個(gè)自變量和因變量做出一個(gè)散點(diǎn)圖來(lái)展示。

# 定性分析： 各個(gè)變量與因變量的pair-plot散點(diǎn)圖查看
plt.figure(figsize=(20,16)) # 設(shè)置一張較大的圖，容得下8張小圖

for i, feature in enumerate(list(df.columns[:-1])):
    plt.subplot(3,3,i+1)
    plt.scatter(df[feature], df['強(qiáng)度/Mpa'])
    plt.xlabel(feature, fontproperties="SimSun", fontsize=13 )
    plt.ylabel('強(qiáng)度/Mpa',fontproperties="SimSun", fontsize=13)

上面的代碼中，我們一次性將8個(gè)自變量和因變量的三點(diǎn)輸出在一張大圖上，便于查看，結(jié)果如下：

從這些圖大概可以得知：

水泥含量cement和superplasticizer（減水劑含量）和強(qiáng)度有較好的正相關(guān)關(guān)系
water（含水量）和強(qiáng)度有較好的負(fù)相關(guān)關(guān)系
礦渣和齡期和強(qiáng)度沒(méi)有關(guān)系，并且齡期好像還是一個(gè)離散型的變量

上面通過(guò)圖形來(lái)進(jìn)行直觀展示，缺乏精確量化指標(biāo)。下面我們進(jìn)行定量分析，計(jì)算每個(gè)自變量和因變量的相關(guān)系數(shù)。

3 相關(guān)系數(shù)計(jì)算，定量分析

Python中計(jì)算相關(guān)性非常簡(jiǎn)單，直接df.corr即可。默認(rèn)采用的是pearson系數(shù)。

我們重點(diǎn)關(guān)注表格中的最后一列，即各個(gè)自變量和強(qiáng)度的相關(guān)系數(shù)。從中我們可以看到：

水泥含量和減水劑含量與強(qiáng)度有一定的相關(guān)性
齡期和強(qiáng)度也有一定的相關(guān)性，這個(gè)和我們從上面的散點(diǎn)圖得到的結(jié)論有一些不一致。

這個(gè)也從側(cè)面說(shuō)明了對(duì)一個(gè)具體問(wèn)題，定量和定性分析都是需要的，有時(shí)候圖形雖然直觀，但是不夠精確。

套路三進(jìn)一步挖掘

在這里我們需要思考如何從數(shù)據(jù)中找到更多的線索，挖掘出更多的價(jià)值。主要思路有：

我們有8個(gè)自變量，我們是否可以考慮按照某些變量的取值將樣本分組，每一組單獨(dú)考慮而不是放在一起呢？即將某些變量的取值固定下來(lái)在計(jì)算其他指標(biāo)，這個(gè)是一個(gè)常用的思路
考慮各個(gè)自變量之間的相關(guān)性。上面我們重點(diǎn)關(guān)注了自變量和因變量之間的關(guān)系，有時(shí)候我們的自變量之間有時(shí)候也是有一定相關(guān)性的。如果兩個(gè)自變量之間相關(guān)性較強(qiáng)，我們可以考慮將其中一個(gè)變量去掉來(lái)為后期的機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)化模型由于篇幅關(guān)系，我們僅用第一條舉例說(shuō)明。

我們考慮一下為啥套路二中定性和定量分析得出的關(guān)于齡期和強(qiáng)度關(guān)系不太一樣？其實(shí)思考一下就可以發(fā)現(xiàn)主要是因?yàn)辇g期里面有很多值較大，這些離群點(diǎn)作為噪音干擾了分析。那我們就把這些值去掉在看看。因?yàn)辇g期的取值比較離散化，直至統(tǒng)計(jì)各個(gè)取值的個(gè)數(shù)

df['齡期'].value_counts()
>>>
28     425
3      134
7      126
56      91
14      62
90      54
100     52
180     26
91      22
365     14
270     13
360      6
120      3
1        2
Name: 齡期, dtype: int64

可以看到28天將近一半，取值在56天以上的樣本比較少，我們將齡期取值在56天以內(nèi)的樣本放在一起單獨(dú)分析看看

(df['齡期'] <= 56).sum() / len(df['齡期']) #統(tǒng)計(jì)齡期在56天以內(nèi)的占比
>>> 0.8155339805825242
# age <= 56有超過(guò)80%的樣本，單獨(dú)分析
df_age56 = df[df['齡期'] <= 56]
df_age56.shape
>>> (840, 9)

上面創(chuàng)建一個(gè)新的Dataframe，其實(shí)是將原數(shù)據(jù)集中齡期在56天以內(nèi)的樣本放在一起。我們?cè)谔子蒙厦娴纳Ⅻc(diǎn)圖和相關(guān)系數(shù)計(jì)算看一看

# 先定量分析，通過(guò)pariplot查看
plt.figure(figsize=(20,16))

for i, feature in enumerate(list(df_age56.columns[:-1])):
    plt.subplot(3,3,i+1)
    plt.scatter(df_age56[feature], df_age56['強(qiáng)度/Mpa'])
    plt.xlabel(feature,fontproperties="SimSun", fontsize=13)
    plt.ylabel('強(qiáng)度/Mpa',fontproperties="SimSun", fontsize=13)