Using Pandas to Get Familiar With Your Data
任何机器学习项目的第一步都是熟悉数据。 您将使用Pandas库。 Pandas是科学家用于挖掘和处理数据的主要工具。 大多数人在他们的代码中将pandas缩写为pd。 我们使用如下命令执行此操作。
[1]
import pandas as pdPandas库中最重要的部分是DataFrame。 DataFrame包含您可能认为是表格的数据类型。 这类似于Excel中的工作表或SQL数据库中的表。
对于您希望使用此类数据进行的大多数事情，Pandas都有强大的方法。
例如，我们将查看澳大利亚墨尔本的房价数据。 在动手练习中，您将相同的处理方法应用于新的数据集，该数据集含有爱荷华州的房价。
示例（墨尔本）数据位于文件路径../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv。
我们使用以下命令加载和挖掘数据：
【2】
# save filepath to variable for easier access
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
# read the data and store data in DataFrame titled melbourne_data
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)
# print a summary of the data in Melbourne data
melbourne_data.describe()| Rooms | Price | Distance | Postcode | Bedroom2 | Bathroom | Car | Landsize | BuildingArea | YearBuilt | Lattitude | Longtitude | Propertycount | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| count | 13580.000000 | 1.358000e+04 | 13580.000000 | 13580.000000 | 13580.000000 | 13580.000000 | 13518.000000 | 13580.000000 | 7130.000000 | 8205.000000 | 13580.000000 | 13580.000000 | 13580.000000 |
| mean | 2.937997 | 1.075684e+06 | 10.137776 | 3105.301915 | 2.914728 | 1.534242 | 1.610075 | 558.416127 | 151.967650 | 1964.684217 | -37.809203 | 144.995216 | 7454.417378 |
| std | 0.955748 | 6.393107e+05 | 5.868725 | 90.676964 | 0.965921 | 0.691712 | 0.962634 | 3990.669241 | 541.014538 | 37.273762 | 0.079260 | 0.103916 | 4378.581772 |
| min | 1.000000 | 8.500000e+04 | 0.000000 | 3000.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 1196.000000 | -38.182550 | 144.431810 | 249.000000 |
| 25% | 2.000000 | 6.500000e+05 | 6.100000 | 3044.000000 | 2.000000 | 1.000000 | 1.000000 | 177.000000 | 93.000000 | 1940.000000 | -37.856822 | 144.929600 | 4380.000000 |
| 50% | 3.000000 | 9.030000e+05 | 9.200000 | 3084.000000 | 3.000000 | 1.000000 | 2.000000 | 440.000000 | 126.000000 | 1970.000000 | -37.802355 | 145.000100 | 6555.000000 |
| 75% | 3.000000 | 1.330000e+06 | 13.000000 | 3148.000000 | 3.000000 | 2.000000 | 2.000000 | 651.000000 | 174.000000 | 1999.000000 | -37.756400 | 145.058305 | 10331.000000 |
| max | 10.000000 | 9.000000e+06 | 48.100000 | 3977.000000 | 20.000000 | 8.000000 | 10.000000 | 433014.000000 | 44515.000000 | 2018.000000 | -37.408530 | 145.526350 | 21650.000000 |
Interpreting Data Description
结果显示原始数据集中每列的8个数字。 第一个数字（计数）显示有多少行具有有效值。
由于许多原因而出现缺失值。 例如，在调查单卧室房屋时，不会收集第二间卧室的大小。 我们将回到缺失数据的主题。
第二个值是平均值， 在此之下，std是标准差，它衡量数值如何展开。
要解释最小值，25％，50％，75％和最大值，请设想将每列从最低值到最高值进行排序。 第一个（最小）值是min。 如果你在列表中走四分之一，这就是25%的值。 第50和第75百分位数也是同样定义。
Your Turn
开始的第一个编程练习。