机器学习--房屋销售的探索性数据分析

目录

一、导入相关包

二、读取数据

 三、做简单的处理  

总结

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一、导入相关包

numpy：python中做数据分析常用的包；

pandas：也是用于数据分析，擅长处理表，数据没那么大要放入内存中，这将是首选；

matplotlib.pyplot：源自matlab的画图工具；

seaborn：基于matplotlib，提供更多的画法  

剩下两行用于将图片设成svg文件（画起来分辨率相对高一点）

# !pip install seaborn pandas matplotlib numpy
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython import display
display.set_matplotlib_formats('svg')
# Alternative to set svg for newer versions
# import matplotlib_inline
# matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats('svg')

二、读取数据

!wget https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/_static/house_sales.ftr
data = pd.read_feather('house_sales.ftr')
data = pd.read_csv('house_sales.zip') # csv文件这样读取

csv文件存下来相对比较大，可以先压缩成一个zip或一个tar，主流的读取文件都可以从压缩文件中读取。建议存成压缩文件，在传输存储都会比较好，甚至还会比直接读取还要好（这个方法可用于文本）

data.head() 把前面几行信息打出来

 将列中30%缺失的列删去，以此来简化数据

inplace的作用是，直接将要去掉的列给改写掉（直接对数进行修改），可以省些内存，但是这个只能跑一次 

检查数据类型

处理错误的数据类型

  最后用data.describe()看看处理完的数据的特征 

可以通过这里初步判断是否有噪音

 三、做简单的处理  

查看卖的价格的分布 

在这里用log10可以让分布均匀点  

查看房子的种类

 查看不同类别的房子是什么价格

 查看一平米可以卖多少钱 

不同颜色是不同类别，那条横线表示的是均值，boxplot可以比较直观的看到不同分布之间的对比

查看每个邮政编码的房价 

热力图

查看每个特征之间的关系（协方差） 

可以直观的看出， 跟我要预测的东西关联度最高 

总结

本笔记本演示了EDA的基本技术，包括

理解列数据类型、值和分布
理解列之间的相互作用

参考代码 eda slides