行車出險客戶畫像（是否出險和年齡、駕齡、性別、婚姻狀態等變量之間的關係）

import os
import pandas as pd

os.chdir(r'H:\2019-2-3新華書店筆記以及資料\資料\HW4')

au=pd.read_csv(r'auto_ins.csv',encoding='gbk')
au.head()  #簡單查看數據

	EngSize	Age	Gender	Marital	exp	Owner	vAge	Garage	AntiTFD	import	Loss
0	2.0	56	男	已婚	20	公司	10	有	有防盜裝置	進口	0.0
1	1.8	41	男	已婚	20	公司	9	有	無防盜裝置	國產	0.0
2	2.0	44	男	未婚	20	公司	8	有	有防盜裝置	國產	0.0
3	1.6	56	男	已婚	20	公司	7	有	有防盜裝置	國產	0.0
4	1.8	45	男	已婚	20	公司	7	無	無防盜裝置	國產	0.0

def codeMy(x): #編寫函數，對數據處理

    if x>0:
        return 1
    else:
        return 0
au['loss_flag']=au['Loss'].apply(codeMy)
au["loss_flag1"]= au.Loss.map(lambda x: 'shi' if x >0 else 'f')
au.head() #查看數據處理後的數據

	EngSize	Age	Gender	Marital	exp	Owner	vAge	Garage	AntiTFD	import	Loss	loss_flag	loss_flag1
0	2.0	56	男	已婚	20	公司	10	有	有防盜裝置	進口	0.0	0	f
1	1.8	41	男	已婚	20	公司	9	有	無防盜裝置	國產	0.0	0	f
2	2.0	44	男	未婚	20	公司	8	有	有防盜裝置	國產	0.0	0	f
3	1.6	56	男	已婚	20	公司	7	有	有防盜裝置	國產	0.0	0	f
4	1.8	45	男	已婚	20	公司	7	無	無防盜裝置	國產	0.0	0	f

 

#2、對loss_flag分佈情況進行描述分析
au.loss_flag1.value_counts()#查看這一列的數據分佈
f      3028
shi    1205
Name: loss_flag1, dtype: int64

au.loss_flag1.value_counts()/au.Loss.count()
f      0.715332
shi    0.284668
Name: loss_flag1, dtype: float64

au.loss_flag1.value_counts().plot(kind='bar') #這列數據用圖形展示
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x996e160>

 

# 3、分析是否出險和年齡、駕齡、性別、婚姻狀態等變量之間的關係
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)
#是否出險和年齡
sns.boxplot(x = 'loss_flag1',y = 'Age',data = au, ax = ax1)
#是否出險和駕齡
sns.boxplot(x = 'loss_flag1',y = 'exp',data = au, ax = ax2)  #查看是否出險和年齡，駕齡的關係何須圖
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xb947320>  

pd.crosstab(au['Gender'],au.loss_flag1).plot(kind='bar') #性別和出險的關係對比

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xbb3ad30>

 

au['Gender'].value_counts().plot(kind='bar')#男女出險的對比
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xbdbd400>

#是否出險和性別

from stack2dim import *

stack2dim(au,'Gender','loss_flag1') #調用以前寫的庫，畫出性別和出險的關係圖（柱狀圖的粗細代表數量，縱座標代表百分比）

 

#是否出險和婚姻狀態
stack2dim(au,'Marital','loss_flag1')