什么是EDA

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是当我们面对各种杂乱的“脏数据”，往往不知所措，不知道从哪里开始了解目前拿到手上的数据时候，探索性数据分析就非常有效。探索性数据分析是上世纪六十年代提出，其方法有美国统计学家John Tukey提出的。
引用一下群里的分享

定性数据：描述性质
a) 定类：按名称分类——血型、城市
b) 定序：有序分类——成绩（A B C）
定量数据：描述数量
a) 定距：可以加减——温度、日期
b) 定比：可以乘除——价格、重量

EDA目标

EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。
当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。
引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。
完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。

主要工作

导入、观察数据

导入相关的库

#导入warnings包，利用过滤器来实现忽略警告语句。
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import missingno as msno

读入数据（csv文件，训练数据和测试数据）

Train_data = pd.read_csv('used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
Test_data = pd.read_csv('used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')

简略观察数据（显示前后五行和数据的）

Train_data.head().append(Train_data.tail())

列名	含义
SaleID	交易ID，唯一编码
name	汽车编码，已脱敏
regDate	汽车注册时间
model	车型编码，已脱敏
brand	品牌，已脱敏
bodyType	车身类型：豪华轿车：0，微型车：1.厢型车：2，大巴车：3，敞篷车：4，双门汽车：5，商务车：6，搅拌车：7
fuelType	燃油类型：汽油：0，柴油：1，液化石油气：2，天然气：3，混合动力：4，其他：5，电动：6
grearbox	变速箱：手动：0，自动：1
power	功率 [0,600]
kilometer	行驶公里（万公里）
notRepairedDamage	汽车有尚未修复的损坏（是：0，否：1）
regionCode	看车地区编码已脱敏
seller	销售方个体：0，非个体：1
offerType	报价类型提供：0，请求：1
creatDate	发布时间
v_0 ----v_14	15个匿名特征
price	价格（label）

数据总览

数据类型

通过info方法来了解数据每列的type，有助于了解是否存在除了nan以外的特殊符号异常

Train_data.info()

数据检测

缺失值检测

Train_data.isnull().sum()#查看每列存在的nan情况

可视化

missing = Train_data.isnull().sum()
missing = missing[missing > 0]#筛选出有缺失值的数据行
missing.sort_values(inplace=True)#排序
missing.plot.bar()#柱状图

通过以上很直观的了解哪些列存在 “nan”, 并可以把nan的个数打印，主要的目的在于 nan存在的个数是否真的很大，如果很小一般选择填充，但如果nan存在的过多、可以考虑删掉

msno.matrix(Train_data.sample(250))#可看到每个变量的缺失情况

msno.bar(Train_data)#条形图可以更直观的看出每个变量缺失的比例和数量情况

异常值检测

1、由info方法输出数据类型中发现除了notRepairedDamage 为object类型其他都为数字
这里把这列的的不同值显示。

Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()

所以‘ - ’也为空缺值，因为很多模型对nan有直接的处理，所以我们先替换成nan

Train_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)
Test_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)

2、结合之前describe方法中观察到的结论，我们对seller和offerType两个特征进行展示

Train_data["seller"].value_counts()

Train_data["offerType"].value_counts()

两个类别特征严重倾斜，一般不会对预测有什么帮助，故删掉

del Train_data["seller"]
del Train_data["offerType"]
del Test_data["seller"]
del Test_data["offerType"]

预测分布

总体分布概况（无界约翰逊分布等）

import scipy.stats as st
y = Train_data['price']
plt.figure(1); plt.title('Johnson SU')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu)
plt.figure(2); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title('Log Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)

价格不服从正态分布，所以在进行回归之前，它必须进行转换。虽然对数变换做得很好，但最佳拟合是无界约翰逊分布

查看偏度和峰度

sns.distplot(Train_data['price']);
print("Skewness: %f" % Train_data['price'].skew())
print("Kurtosis: %f" % Train_data['price'].kurt())

Skewness > 0 ，正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值。
Kurtosis>0 比正态分布的高峰更加陡峭——尖顶峰

查看预测值的具体频数

plt.hist(Train_data['price'], orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red')
plt.show()

查看频数, 大于20000极少，这里也可以把这些当作特殊得值（异常值）直接用填充或者删掉

4、 log变换之后的分布较均匀，可以进行log变换进行预测

plt.hist(np.log(Train_data['price']), orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red') 
plt.show()

特征分析

类别特征

unique分布

numeric_features = ['power', 'kilometer', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14' ]
categorical_features = ['name', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox', 'notRepairedDamage', 'regionCode']
# 特征nunique分布
for cat_fea in categorical_features:
    print(cat_fea + "的特征分布如下：")
    print("{}特征有个{}不同的值".format(cat_fea, Train_data[cat_fea].nunique()))
    print(Train_data[cat_fea].value_counts())

可视化

箱型图

# 因为 name和 regionCode的类别太稀疏了，这里我们不画稀疏的几类
categorical_features = ['model',
 'brand',
 'bodyType',
 'fuelType',
 'gearbox',
 'notRepairedDamage']
for c in categorical_features:
    Train_data[c] = Train_data[c].astype('category')
    if Train_data[c].isnull().any():
        Train_data[c] = Train_data[c].cat.add_categories(['MISSING'])
        Train_data[c] = Train_data[c].fillna('MISSING')

def boxplot(x, y, **kwargs):
    sns.boxplot(x=x, y=y)
    x=plt.xticks(rotation=90)

f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(boxplot, "value", "price")

小提琴图

catg_list = categorical_features
target = 'price'
for catg in catg_list :
    sns.violinplot(x=catg, y=target, data=Train_data)
    plt.show()

柱形图

def bar_plot(x, y, **kwargs):
    sns.barplot(x=x, y=y)
    x=plt.xticks(rotation=90)

f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(bar_plot, "value", "price")

可视化每个类别特征频数

def count_plot(x,  **kwargs):
    sns.countplot(x=x)
    x=plt.xticks(rotation=90)

f = pd.melt(Train_data,  value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(count_plot, "value")

数字特征

特征的偏度和峰值

for col in numeric_features:
    print('{:15}'.format(col), 
          'Skewness: {:05.2f}'.format(Train_data[col].skew()) , 
          '   ' ,
          'Kurtosis: {:06.2f}'.format(Train_data[col].kurt())  
         )

power变量分布偏峰

数字特征分布可视化

f = pd.melt(Train_data, value_vars=numeric_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False)
g = g.map(sns.distplot, "value")

可以看出匿名特征相对分布均匀

数字特征相互关系可视化

sns.set()
columns = ['price', 'v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5',  'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14']
sns.pairplot(Train_data[columns],size = 2 ,kind ='scatter',diag_kind='kde')
plt.show()

多变量互相回归关系可视化

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4), (ax5, ax6), (ax7, ax8), (ax9, ax10)) = plt.subplots(nrows=5, ncols=2, figsize=(24, 20))
# ['v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5',  'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14']
v_12_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_12']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_12',y = 'price', data = v_12_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax1)

v_8_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_8']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_8',y = 'price',data = v_8_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax2)

v_0_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_0']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_0',y = 'price',data = v_0_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax3)

power_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['power']],axis = 1)
sns.regplot(x='power',y = 'price',data = power_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax4)

v_5_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_5']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_5',y = 'price',data = v_5_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax5)

v_2_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_2']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_2',y = 'price',data = v_2_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax6)

v_6_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_6']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_6',y = 'price',data = v_6_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax7)

v_1_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_1']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_1',y = 'price',data = v_1_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax8)

v_14_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_14']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_14',y = 'price',data = v_14_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax9)

v_13_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_13']],axis = 1)
sns.regplot(x='v_13',y = 'price',data = v_13_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax10)

Task2:数据的探索性分析（EDA）