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用 Python 提升数据可视化

Nick Strayer

Instructor

数据集的首次探索

  • 先宏观把握
  • 尽量多展示信息
  • 不必拘泥外观

打开的盒子

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使用 head()

pollution.head()

Python head 输出的基础示例，并标注列类型

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# 仅显示中位数
pollution.describe(percentiles=[0.5]
                   # 汇总所有列
                   include='all')

Pandas describe 输出：上方为分类汇总，下方为连续型汇总

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pd.plotting.scatter_matrix(pollution, alpha = 0.2);

污染数据的密集散点矩阵，显示连续列间的相关性

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突出显示 CO 与 NO2 散点的污染数据散点矩阵

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突出对角线边际直方图的污染数据散点矩阵

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markets.head()

新农贸市场数据前五行，并标注列类型

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让我们探索数据

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