[Python知识库]数据分析 Chapter 3

数据分析 Chapter 3

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

第三章 模型搭建和评估

提示：前期数据集加载

import pandas as pd 
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)  # 设置输出图片大小

# 读取训练数集
train = pd.read_csv('train.csv')
train.shape

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、建模

在选择模型前，需要先知道数据集是监督学习还是无监督学习
模型的选择一方面是通过我们的任务来决定的。
除了根据我们任务来选择模型外，还可以根据数据样本量以及特征的稀疏性来决定
刚开始我们总是先尝试使用一个基本的模型来作为其baseline，进而再训练其他模型做对比，最终选择泛化能力或性能比较好的模型

二、使用步骤

1.缺失值填充

针对分类变量中的缺失值：用最多类别的进行填充
针对连续变量缺失值：填充均值、中位数以及众数

# 对分类变量进行填充
train['Cabin'] = train['Cabin'].fillna('NA')
train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna('S')

# 对连续变量进行填充
train['Age'] = train['Age'].fillna(train['Age'].mean())
# 检查缺失值比例
train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

2.对分类变量进行编码

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。