Python-Datenanalyse: Datenexploration und -vorhersage

Einführung

Data Science hat sich von Tag zu Tag weiterentwickelt und ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet. pandas ist eine Open-Source-Bibliothek für Datenmanipulation und -modellierung und damit ein wertvolles Werkzeug für Datenwissenschaftler. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Pandas zur Datenexploration und -modellierung verwenden.

Datenexploration

Die Datenexploration ist ein entscheidender erster Schritt im Data-Science-Prozess, der uns ein intuitives Verständnis der Daten ermöglicht. Mit Pandas können wir die Daten laden und ihren Inhalt anzeigen.

import numpy as np
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plts
data = pd.read_csv("data.csv")

Die tabellarische Ausgabe bietet einen Überblick über die Daten, während Diagramme uns bei der

VisualisierungDaten helfen, um nach Trends und Ausreißern zu suchen.

data.head()
data.hist()
plt.show()

Datenvorverarbeitung

Vor der Modellierung von Daten ist in der Regel eine Datenvorverarbeitung erforderlich, um die Datenintegrität und -konsistenz sicherzustellen. Dies kann die Bereinigung fehlender Werte, die Standardisierung von Merkmalen oder die Umwandlung kategorialer Daten in eine numerische Form umfassen, die am Modell trainiert werden kann.

data.dropna(inplace=True)
data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
data["cateGory"] = data["category].astype("category")

Datenmodellierung

Sobald die Daten fertig sind, können wir mit der Modellierung beginnen. Pandas verfügt über integrierte Unterstützung für verschiedene Bibliotheken für gängige statistische Modellierung, wie z. B. lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume.

from sklearn.linear_model import LoGISticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(data[["feature1", "feature2"]], data["target"])

Modellbewertung

Nach dem Training des Modells besteht der nächste Schritt darin, seine Leistung zu bewerten. Wir können Bewertungsmetriken wie Verwirrungsmatrix, Präzision, Rückruf, F1-Score usw. verwenden.

import sklearn.matrics as metics
predictions = model.predict(x_test)
print(metices.confusion_matrix(y_test, predictions))
print(metices.accuracy_score(y_test, predictions))

Zusammenfassung

Der Einsatz von Pandas zur Datenexploration und -modellierung ist der Grundstein des Data-Science-Prozesses. Die intuitive Syntax und die integrierte Unterstützung für statistische Modellierungsbibliotheken machen Pandas ideal für die schnelle und effiziente Durchführung von Datenwissenschaften. Während wir im Bereich der Datenwissenschaft weiter voranschreiten, wird es für uns von großem Nutzen sein, Pandas gut zu beherrschen, wenn wir uns in der sich ständig verändernden Landschaft datengesteuerter Erkenntnisse zurechtfinden und die Entscheidungsfindung vorantreiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Datenanalyse: Datenexploration und -vorhersage. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!