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kaggle学习 eloData项目（1）-数据校验

  不能懈怠，加油，eloData项目在B站有讲解课，趁着热乎赶紧学一下。文章参考：kaggle比赛案例：Elo Merchant Category Recommendation(1)

• 库文件

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import gc       # 主动管理内存，清理内存需要
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

（1） 数据基本情况查看

• 1.1 读取表格数据

    df = pd.read_excel('./eloData/Data_Dictionary.xlsx',header=2,sheet_name='train')print(df)

• 1.2 读取表格数据的前五个查看

    df = pd.read_csv('./eloData/sample_submission.csv',header=0).head(5)print(df)

• 1.3 读取数据的基本信息

    df = pd.read_csv('./eloData/sample_submission.csv', header=0).info()print(df)

• 1.4 读取训练集与测试集数据

    train = pd.read_csv('./eloData/train.csv')test = pd.read_csv('./eloData/test.csv')print(train.shape,test.shape)

（2） 数据校验

• 2.1 训练集 id 是否有重复

    if train['card_id'].nunique() == train.shape[0]:print("2.1.1True")# 测试集 id 是否有重复if test['card_id'].nunique() == test.shape[0]:print("2.1.2True")# 检验 训练集与测试集的id 是否唯一if ((train['card_id'].nunique()+test['card_id'].nunique())== len(set(train['card_id'].values.tolist()+test['card_id'].values.tolist())))  :print("2.1.3True")

• 2.2 检验数据确实情况

    # 按列缺失值汇总查询# 训练集print(train.isnull().sum())# 测试集 缺失一条print(test.isnull().sum())

• 2.3 异常值检测

    # 查看标签列是否有异常statistics = train['target'].describe();print("statistics",statistics)sns.set()sns.histplot(train['target'],kde=True)# plt.show()# 找出异常值 查看print("异常值个数：",(train['target']<-30).sum())# 异常值占比确认 一般采用 3δ 原则print("异常值范围：",statistics.loc['mean']-3*statistics.loc['std'])

• 补充：聊聊python dropna()和notnull()的用法区别
• 当未精确定位到某一列，但该列中存在空值时，dropna()会将空值所在行删除，而notnull()不会删除；在精确定位到某一列后，dropna()会输出series，而notnull()输出DataFrame。

（3） 数据探究

• 3.1 单因素分析

    np.sort(train['first_active_month'].unique())print(len(np.sort(train['first_active_month'].unique())))# pandas的notnull函数，用于返回非空值的集合。np.sort(test[test.notnull()['first_active_month']]['first_active_month'].unique())print(len(np.sort(test[test.notnull()['first_active_month']]['first_active_month'].unique())))# 绘图查看异常值(train['feature_1'].value_counts().sort_index()/train.shape[0]).plot()(test['feature_1'].value_counts().sort_index()/train.shape[0]).plot()plt.legend(['train','test'])plt.xlabel('feature_1')plt.ylabel('ratio')plt.show()

• 3.2 多因素联合分布

    features = train.columnsfeatures_ = features.drop(['card_id','target'])n = len(features_)for i in range(n-1):for j in range(i+1,n):f1 = features_[i]f2 = features_[j]train_com = train[[f1,f2]]test_com = test[[f1,f2]]com1 = train_com[f1].values.astype(str).tolist()com2 = train_com[f2].values.astype(str).tolist()com1_ = test_com[f1].values.astype(str).tolist()com2_ = test_com[f2].values.astype(str).tolist()data1 = pd.Series([com1[i]+'&'+com2[i] for i in range(train.shape[0])]).value_counts().sort_index()/train.shape[0]data2 = pd.Series([com1_[i] + '&' + com2_[i] for i in range(test.shape[0])]).value_counts().sort_index()/test.shape[0]data1.plot()data2.plot()plt.legend(['train', 'test'])plt.xlabel('&'.join([f1,f2]))plt.ylabel('ratio')plt.show()

• 放一张图展示一下;
  

小结

  海到无边天作岸，山登绝顶我为峰。
  总之，加油，共勉吧！