python数据分析 常用方法总结（持续更新）

raw_data=pd.read_table("E:/data/book/python_book/chapter6/products_sales.txt",delimiter=",")

1.查看数据样例，raw_data.tail(2)) 或者 head

2.查看数据概况 print(raw_data.describe().round(1).T)  T 应该是转换行列的方法

count 统计有值的数量 可以看到那些列存在空值

mean 求列均值

std 标准差 

min 最小值

25%

50%

75%  猜想应该和四分位数相关（后续确定）

max 最大值

.异常值域分布，查看分类变量的值域分布

col_names=["limit_infor","campaign_type","campaign_level","product_level"]

for col_name in col_names:

unque_value=np.sort(raw_data[col_name].unique())#获取列的唯一值

print('{:*^50}'.format('{1} unique values:{0}').format(unque_value,col_name))

3.缺失值审查

#缺失值审查

na_cols=raw_data.isnull().any(axis=0) #查看每一列是否有缺失值

print('{:*^60}'.format('NA Cols::'))

print(na_cols)#打印缺失值

na_lines=raw_data.isnull().any(axis=1) #查看每一列是否有缺失值

print('total number of NA lines is :{0}'.format(na_lines.sum()))

要点：

isnull()

any(axis=0) #查看每一列是否有缺失值

any(axis=1) #查看每一列是否有缺失值

sum() 对象求和 true 为1 false为0 参与计算

4.变量的共线性检查

print('{:*^60}'.format('Correlation Analyze:'))

short_name=['li','ct','cl','pl','ra','er','price','dr','hr','cf','orders']

long_name=raw_data.columns

print(long_name)

name_dict=dict(zip(long_name,short_name))

print(raw_data.corr().round(2).rename(index=name_dict,columns=name_dict))

print(name_dict)

核心方法 raw_data.corr() 相关性分析

https://blog.csdn.net/lll1528238733/article/details/75114360

发现er和ra 相关性较强 后续需要做处理 （使用特定算法或者降维）