Analyse des données Python : exploration et prédiction des données

Présentation

La science des données émerge de jour en jour et a été largement utilisée dans diverses industries. pandas est une bibliothèque open sourcepour la manipulation et la modélisation de données, ce qui en fait un outil précieux pour les data scientists. Dans cet article, nous explorerons comment utiliser Pandas pour l'exploration et la modélisation de données.

Exploration des données

L'exploration des données est une première étape cruciale dans le processus de science des données, qui nous permet d'avoir une compréhension intuitive des données. Grâce à Pandas, nous pouvons charger les données et visualiser leur contenu.

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

La sortie tabulaire fournit une perspective sur les données, tandis que les graphiques nous aident à visualiserles données pour rechercher des tendances et des valeurs aberrantes.

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

Prétraitement des données

Avant de modéliser les données, un prétraitement des données est généralement nécessaire pour garantir l'intégrité et la cohérence des données. Cela peut impliquer de nettoyer les valeurs manquantes, de standardiser les fonctionnalités ou de convertir des données catégorielles en une forme numérique pouvant être entraînée sur le modèle.

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

Modélisation des données

Une fois les données prêtes, nous pouvons commencer la modélisation. Pandas prend en charge diverses bibliothèques pour la modélisation statistique courante, telle que la régression linéaire, la régression logistique et les arbres de décision.

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

Évaluation du modèle

Après avoir entraîné le modèle, l'étape suivante consiste à évaluer ses performances. Nous pouvons utiliser des mesures d'évaluation telles que la matrice de confusion, la précision, le rappel, le score F1, etc.

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

Résumé

L'utilisation de Pandas pour l'exploration et la modélisation des données est la pierre angulaire du processus de science des données. La syntaxe intuitive de Pandas et la prise en charge intégrée des bibliothèques de modélisation statistique le rendent idéal pour faire de la science des données rapidement et efficacement. À mesure que nous continuons à progresser dans le domaine de la science des données, rester compétent dans Pandas nous sera grandement bénéfique alors que nous naviguons dans le paysage en constante évolution des informations basées sur les données et que nous orientons la prise de décision.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!