Datenvisualisierung ist ein wesentlicher Bestandteil der explorativen Datenanalyse (EDA). Bei der EDA werden Datensätze untersucht, um Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen und Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen. Visualisierungstools helfen dabei, Dateneinblicke klar und interpretierbar darzustellen und ermöglichen es Analysten, datengesteuerte Entscheidungen effizient zu treffen. Python ist mit seinem riesigen Bibliotheksökosystem zur bevorzugten Programmiersprache für EDA geworden.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Daten mit Python für EDA visualisieren. Egal, ob Sie Anfänger sind oder Ihre Fähigkeiten verfeinern möchten, dieser Leitfaden behandelt die wesentlichen Werkzeuge, Bibliotheken und Techniken.
EDA hilft Analysten, Datensätze zu verstehen, indem es Muster, Trends und Anomalien erkennt.
Die Visualisierung von Daten bietet mehrere Vorteile:
Schnelle Interpretation:Grafiken und Plots erleichtern das Verständnis komplexer Datensätze.
Mustererkennung:Hilft, Korrelationen, Trends und Ausreißer aufzudecken.
Datenqualitätsprüfung:Visualisierungstools erkennen fehlende oder fehlerhafte Werte.
Bessere Kommunikation:Visuals sind eine effektive Möglichkeit, den Stakeholdern Ergebnisse zu präsentieren.
Python bietet mehrere leistungsstarke Bibliotheken zur Visualisierung von Daten. Hier sind die wichtigsten, die Sie während der EDA verwenden werden:
2.1 Matplotlib
Matplotlib ist die grundlegendste Plotbibliothek in Python und bietet Tools zum Erstellen statischer, animierter und interaktiver Visualisierungen.
Bester Anwendungsfall: Liniendiagramme, Balkendiagramme und Kreisdiagramme.
matplotlib.pyplot als plt importieren
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title("Grundlegendes Liniendiagramm")
plt.show()
2.2 Seaborn
Seaborn basiert auf Matplotlib und bietet schöne Standardstile, insbesondere für statistische Visualisierungen.
Bester Anwendungsfall: Heatmaps, Paardiagramme und Verteilungsdiagramme.
Seaborn als SNS importieren
data = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()
2.3 Pandas-Visualisierung
Pandas ermöglicht mit df.plot() das schnelle Plotten direkt aus Datenrahmen. Es ist perfekt für Anfänger, die mit einfachen Visualisierungen beginnen möchten.
Pandas als PD importieren
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [3, 2, 1]})
df.plot(kind='bar')
plt.show()
2.4 Plotly
Plotly ist eine interaktive Plotbibliothek, die sich zum Erstellen von Dashboards und detaillierten Visualisierungen eignet.
Bester Anwendungsfall: Interaktive Diagramme, die Zoomen und Filtern ermöglichen.
plotly.express als px importieren
fig = px.scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 1, 6], title="Interaktives Streudiagramm")
fig.show()
Verschiedene Arten von Visualisierungen dienen in EDA unterschiedlichen Zwecken. Nachfolgend finden Sie die gängigsten Plottypen und deren Verwendung:
3.1 Liniendiagramm
Anwendungsfall: Visualisierung von Trends im Zeitverlauf oder kontinuierlichen Variablen.
Bibliotheksbeispiel: Matplotlib.
numpy als np importieren
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("Sinuswellendiagramm")
plt.show()
3.2 Balkendiagramm
Anwendungsfall: Vergleich kategorialer Daten oder Häufigkeitsverteilungen.
Bibliotheksbeispiel: Seaborn.
Python
Code kopieren
sns.countplot(x='species', data=data)
plt.show()
3.3 Histogramm
Anwendungsfall: Die Verteilung einer Variablen verstehen.
Bibliotheksbeispiel: Matplotlib, Seaborn.
sns.histplot(data['sepal_length'], bins=20, kde=True)
plt.show()
3.4 Streudiagramm
Anwendungsfall: Identifizieren von Beziehungen zwischen zwei Variablen.
Bibliotheksbeispiel: Plotly, Seaborn.
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=data)
plt.show()
3.5 Heatmap
Anwendungsfall: Visualisierung von Korrelationen zwischen Variablen.
Bibliotheksbeispiel: Seaborn.
corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()
Lassen Sie uns unsere Visualisierungstechniken auf einen realen Datensatz anwenden. In diesem Beispiel verwenden wir den Iris-Datensatz, um Beziehungen zwischen Features zu untersuchen.
Schritt 1: Laden Sie den Datensatz
Seaborn als SNS importieren
Pandas als PD importieren
data = sns.load_dataset('iris')
print(data.head())
Schritt 2: Erstellen Sie Paardiagramme, um Beziehungen zu erkunden
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()
Dieses Paardiagramm hilft uns zu visualisieren, wie Merkmale wie Kelchblattlänge und Blütenblattbreite auf verschiedene Arten verteilt sind.
Schritt 3: Mit einer Heatmap auf fehlende Werte prüfen
sns.heatmap(data.isnull(), cbar=False, cmap='viridis')
plt.title("Missing Values Heatmap")
plt.show()
Das Erkennen von Ausreißern ist während der EDA von entscheidender Bedeutung, um die Modellgenauigkeit sicherzustellen. So erkennen Sie Ausreißer visuell:
5.1 Boxplot zur Ausreißererkennung
sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=data)
plt.show()
In diesem Boxplot werden Ausreißer als einzelne Punkte jenseits der Whiskers angezeigt.
Wählen Sie den richtigen Diagrammtyp: Wählen Sie Visualisierungen aus, die zu Ihrem Datentyp passen (z. B. Liniendiagramme für Trends, Balkendiagramme für kategoriale Daten).
Farbe mit Bedacht einsetzen:Farben sollten Bedeutung verleihen; Vermeiden Sie übermäßige Verwendung von Farben, die die Leser verwirren können.
Beschriften Sie Ihre Achsen: Fügen Sie immer Titel, Achsenbeschriftungen und Legenden hinzu, um die Darstellungen interpretierbar zu machen.
Experimentieren Sie mit Interaktivität: Verwenden Sie Plotly, um interaktive Dashboards für tiefere Einblicke zu erstellen.
Halten Sie es einfach: Vermeiden Sie überladene Bilder – konzentrieren Sie sich auf wichtige Erkenntnisse.
Python bietet ein umfangreiches Ökosystem an Bibliotheken für die Datenvisualisierung und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug für die explorative Datenanalyse (EDA). Von Matplotlib und Seaborn für statische Diagramme bis hin zu Plotly für interaktive Dashboards – Python erfüllt alle Anforderungen während der EDA.
Bei der Visualisierung von Daten geht es nicht nur darum, attraktive Diagramme zu erstellen – es geht auch darum, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und diese effektiv zu kommunizieren. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Analyst sind, die Beherrschung dieser Visualisierungstechniken wird Ihre Datenanalysefähigkeiten verbessern.
Weitere Informationen zu explorativen Datenanalysetechniken finden Sie in diesem umfassenden Leitfaden hier.
Experimentieren Sie weiter mit Python und Sie werden in kürzester Zeit wertvolle Erkenntnisse gewinnen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Leitfaden für Anfänger zur Visualisierung von Daten mit Python für EDA. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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