Python數據可視化實例應用分析

本篇內容介紹了“Python數據可視化實例應用分析”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

一、數據可視化與探索圖

數據可視化是指用圖形或表格的方式來呈現數據。圖表能夠清楚地呈現數據性質， 以及數據間或屬性間的關系，可以輕易地讓人看圖釋義。用戶通過探索圖（Exploratory Graph）可以了解數據的特性、尋找數據的趨勢、降低數據的理解門檻。

二、常見的圖表實例

本章主要采用 Pandas 的方式來畫圖，而不是使用 Matplotlib 模塊。其實 Pandas 已經把 Matplotlib 的畫圖方法整合到 DataFrame 中，因此在實際應用中，用戶不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成畫圖的工作。

1.折線圖

折線圖（line chart）是最基本的圖表，可以用來呈現不同欄位連續數據之間的關系。繪制折線圖使用的是 plot.line() 的方法，可以設置顏色、形狀等參數。在使用上，拆線圖繪制方法完全繼承了 Matplotlib 的用法，所以程序最后也必須調用 plt.show() 產生圖，如圖8.4 所示。

df_iris[['sepal length (cm)']].plot.line()
plt.show()
ax = df[['sepal length (cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--')
ax.set(xlabel="index", ylabel="length")
plt.show()

2.散布圖

散布圖（Scatter Chart）用于檢視不同欄位離散數據之間的關系。繪制散布圖使用的是 df.plot.scatter()，如圖8.5所示。

df = df_iris
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)')
from matplotlib import cm
cmap = cm.get_cmap('Spectral')
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)',
y='sepal width (cm)',
s=df[['petal length (cm)']]*20,
c=df['target'],
cmap=cmap,
title='different circle size by petal length (cm)')

3.直方圖、長條圖

直方圖（Histogram Chart）通常用于同一欄位，呈現連續數據的分布狀況，與直方圖類似的另一種圖是長條圖（Bar Chart），用于檢視同一欄位，如圖 8.6 所示。

df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)','petal width (cm)']].plot.hist()
2 df.target.value_counts().plot.bar()

4. 圓餅圖、箱形圖

圓餅圖（Pie Chart）可以用于檢視同一欄位各類別所占的比例，而箱形圖（Box Chart）則用于檢視同一欄位或比較不同欄位數據的分布差異，如圖 8.7 所示。

df.target.value_counts().plot.pie(legend=True)
df.boxplot(column=['target'],?gsize=(10,5))

數據探索實戰分享

本節利用兩個真實的數據集實際展示數據探索的幾種手法。

一、2013年美國社區調查

在美國社區調查（American Community Survey）中，每年約有 350 萬個家庭被問到關于他們是誰及他們如何生活的詳細問題。調查的內容涵蓋了許多主題，包括祖先、教育、工作、交通、互聯網使用和居住。

先觀察數據的樣子與特性，以及每個欄位代表的意義、種類和范圍。

# 讀取數據
df = pd.read_csv("./ss13husa.csv")
# 欄位種類數量
df.shape
# (756065,231)
# 欄位數值范圍
df.describe()

先將兩個 ss13pusa.csv 串連起來，這份數據總共包含 30 萬筆數據，3 個欄位：SCHL ( 學歷，School Level)、 PINCP ( 收入，Income) 和 ESR ( 工作狀態，Work Status)。

pusa = pd.read_csv("ss13pusa.csv") pusb = pd.read_csv("ss13pusb.csv")
# 串接兩份數據
col = ['SCHL','PINCP','ESR']
df['ac_survey'] = pd.concat([pusa[col],pusb[col],axis=0)

依據學歷對數據進行分群，觀察不同學歷的數量比例，接著計算他們的平均收入。

group = df['ac_survey'].groupby(by=['SCHL']) print('學歷分布:' + group.size())
group = ac_survey.groupby(by=['SCHL']) print('平均收入:' +group.mean())

二、波士頓房屋數據集

波士頓房屋數據集（Boston House Price Dataset）包含有關波士頓地區的房屋信息， 包 506 個數據樣本和 13 個特征維度。

數據來源：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/。

數據名稱：Boston House Price Dataset。

先觀察數據的樣子與特性，以及每個欄位代表的意義、種類和范圍。

可以用直方圖的方式畫出房價（MEDV）的分布，如圖 8.8 所示。

df = pd.read_csv("./housing.data")
# 欄位種類數量
df.shape
# (506, 14)
#欄位數值范圍df.describe()
import matplotlib.pyplot as plt
df[['MEDV']].plot.hist()
plt.show()

注：圖中英文對應筆者在代碼中或數據中指定的名字，實踐中讀者可將它們替換成自己需要的文字。

接下來需要知道的是哪些維度與“房價”關系明顯。先用散布圖的方式來觀察，如圖8.9所示。

# draw scatter chart
df.plot.scatter(x='MEDV', y='RM') .
plt.show()

最后，計算相關系數并用聚類熱圖（Heatmap）來進行視覺呈現，如圖 8.10 所示。

# compute pearson correlation
corr = df.corr()
# drawheatmap
import seaborn as sns
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr)
plt.show()

顏色為紅色，表示正向關系；顏色為藍色，表示負向關系；顏色為白色，表示沒有關系。RM 與房價關聯度偏向紅色，為正向關系；LSTAT、PTRATIO 與房價關聯度偏向深藍， 為負向關系；CRIM、RAD、AGE 與房價關聯度偏向白色，為沒有關系。

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