Task2 数据读取与数据分析

在上一章节，我们给大家简单介绍了赛题的内容和几种解决方案。从本章开始我们将会逐渐带着大家使用思路1到思路4来完成本次赛题。在讲解工具使用的同时，我们还会讲解一些算法的原理和相关知识点，并会给出一定的参考文献供大家深入学习。

数据读取与数据分析

本章主要内容为数据读取和数据分析，具体使用Pandas库完成数据读取操作，并对赛题数据进行分析构成。

学习目标

学习使用Pandas读取赛题数据
分析赛题数据的分布规律

数据读取

赛题数据虽然是文本数据，每个新闻是不定长的，但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。

import pandas as pd
data= pd.read_csv('../input/train_set.csv', sep='\t')

上图是读取好的数据，是表格的形式。第一列为新闻的类别，第二列为新闻的字符。

数据分析

在读取完成数据集后，我们还可以对数据集进行数据分析的操作。虽然对于非结构数据并不需要做很多的数据分析，但通过数据分析还是可以找出一些规律的。

此步骤我们读取了所有的训练集数据，在此我们通过数据分析希望得出以下结论：

赛题数据中，新闻文本的长度是多少？
赛题数据的类别分布是怎么样的，哪些类别比较多？
赛题数据中，字符分布是怎么样的？

句子长度分析

在赛题数据中每行句子的字符使用空格进行隔开，所以可以直接统计单词的个数来得到每个句子的长度。统计并如下：

%pylab inline
length=data['text'].map(lambda x: len(x.split()))
length.describe()

输出结果为：

count    200000.000000
mean        907.207110
std         996.029036
min           2.000000
25%         374.000000
50%         676.000000
75%        1131.000000
max       57921.000000
Name: text, dtype: float64

对新闻句子的统计可以得出，本次赛题给定的文本比较长，每个句子平均由907个字符构成，最短的句子长度为2，最长的句子长度为57921。

下图将句子长度绘制了直方图，可见大部分句子的长度都几种在2000以内。

_ = plt.hist(data['text_len'], bins=200)
plt.xlabel('Text char count')
plt.title("Histogram of char count")

task2_char_hist

新闻类别分布

接下来可以对数据集的类别进行分布统计，具体统计每类新闻的样本个数。

data['label'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('News class count')
plt.xlabel("category")

task2_class_hist

在数据集中标签的对应的关系如下：{‘科技’: 0, ‘股票’: 1, ‘体育’: 2, ‘娱乐’: 3, ‘时政’: 4, ‘社会’: 5, ‘教育’: 6, ‘财经’: 7, ‘家居’: 8, ‘游戏’: 9, ‘房产’: 10, ‘时尚’: 11, ‘彩票’: 12, ‘星座’: 13}

从统计结果可以看出，赛题的数据集类别分布存在较为不均匀的情况。在训练集中科技类新闻最多，其次是股票类新闻，最少的新闻是星座新闻。

字符分布统计

接下来可以统计每个字符出现的次数，首先可以将训练集中所有的句子进行拼接进而划分为字符，并统计每个字符的个数。

from collections import Counter
all_lines = ' '.join(list(data['text']))
word_count = Counter(all_lines.split(" "))
word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda d:d[1], reverse = True)

print(len(word_count))
# 6869

print(word_count[0])
# ('3750', 7482224)

print(word_count[-1])
# ('3133', 1)

从统计结果中可以看出，在训练集中总共包括6869个字，其中编号3750的字出现的次数最多，编号3133的字出现的次数最少。

这里还可以根据字在每个句子的出现情况，反推出标点符号。下面代码统计了不同字符在句子中出现的次数，其中字符3750，字符900和字符648在20w新闻的覆盖率接近99%，很有可能是标点符号。

from collections import Counter

data['text_unique'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join(list(set(x.split(' ')))))
all_lines = ' '.join(list(data['text_unique']))
word_count = Counter(all_lines.split(" "))
word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda d:int(d[1]), reverse = True)

print(word_count[0])

print(word_count[1])

print(word_count[2])

('3750', 197997)
('900', 197653)
('648', 191975)

数据分析的结论

通过上述分析我们可以得出以下结论：

赛题中每个新闻包含的字符个数平均为1000个，还有一些新闻字符较长；
赛题中新闻类别分布不均匀，科技类新闻样本量接近4w，星座类新闻样本量不到1k；
赛题总共包括7000-8000个字符；

通过数据分析，我们还可以得出以下结论：

每个新闻平均字符个数较多，可能需要截断；
由于类别不均衡，会严重影响模型的精度；

本章小结

本章对赛题数据进行读取，并新闻句子长度、类别和字符进行了可视化分析。

本章作业

假设字符3750，字符900和字符648是句子的标点符号，请分析赛题每篇新闻平均由多少个句子构成？
统计每类新闻中出现次数对多的字符

def count_sentence(x):
    word_count = Counter(x.split(' '))
    word_count = {a[0]:a[1] for a in word_count.items()}
    count = 0
    if '3750' in word_count:
        count += word_count['3750']
    if '900' in word_count:
        count += word_count['900']
    if '648' in word_count:
        count += word_count['648']
    return count if count !=0 else 1
data['text'].map(count_sentence).describe()

count    200000.000000
mean         78.353385
std          85.515107
min           1.000000
25%          27.000000
50%          55.000000
75%         101.000000
max        3417.000000
Name: text, dtype: float64

labels = data['label'].unique()
for label in labels:
    train = data[data['label']==label]#选择某一类标签
    all_lines = ' '.join(list(train['text']))#将所有文本拼接起来
    word_count = Counter(all_lines.split(" "))
    word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda d:d[1], reverse = True)    
    i = 0
    while word_count[i][0] in ['3750','900','648']:
        i += 1
        continue
    print(f'类别{label}最多字符:{word_count[i][0]}，出现了{word_count[i][1]}次')

类别2最多字符:7399，出现了351894次
类别11最多字符:4939，出现了18591次
类别3最多字符:6122，出现了187933次
类别9最多字符:7328，出现了46477次
类别10最多字符:3370，出现了67780次
类别12最多字符:4464，出现了51426次
类别0最多字符:3370，出现了503768次
类别7最多字符:3370，出现了159156次
类别4最多字符:4411，出现了120442次
类别1最多字符:3370，出现了626708次
类别6最多字符:6248，出现了193757次
类别5最多字符:6122，出现了159125次
类别8最多字符:6122，出现了57345次
类别13最多字符:4939，出现了9651次

关于Datawhale：

Datawhale是一个专注于数据科学与AI领域的开源组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。Datawhale 以“for the learner，和学习者一起成长”为愿景，鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案，赋能人才培养，助力人才成长，建立起人与人，人与知识，人与企业和人与未来的联结。