Exploratory data analysis and feature extraction with Python

此脚本读取的是 SQL Server ,只需给定表名或视图名称,如果有数据,将输出每个字段符合要求的每张数据分布图. # -*- coding: UTF-8 -*- # python 3.5.0 # 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA) __author__ = 'HZC' import math import sqlalchemy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplo

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)主要的工作是:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉,对数据进行总结等. 探索性数据分析(EDA)与传统统计分析(Classical Analysis)的区别: 传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布,然后把数据套入假设模型再做分析.但由于多数数据并不能满足假设的分布,因此,传统统计分析结果常常不能让人满意. 探索性数据分析方法注重数据的真实分布,

定义 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图.制表.方程拟合.计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法.一般有以下几个目的: 弄清楚数据的含义 发现数据的结构 锁定一些重要的特征 异常值以及离群数据的检测(类别极致不平衡以及方差很小) 结合行业背景选择合适的模型 常用方法 绘图方法 1. 对原始数据绘图 2. 绘制原始数据的一些统计学图(箱型图.小提琴图.直方图等) 3. 多特征对比性绘图(查看不同的特

原文:http://www.jianshu.com/p/94516a58314d Dataset transformations| 数据转换 Combining estimators|组合学习器 Feature extration|特征提取 Preprocessing data|数据预处理 1 Dataset transformations scikit-learn provides a library of transformers, which may clean (see Preproce

首先pandas的作者就是这本书的作者 对于Numpy,我们处理的对象是矩阵 pandas是基于numpy进行封装的,pandas的处理对象是二维表(tabular, spreadsheet-like),和矩阵的区别就是,二维表是有元数据的 用这些元数据作为index更方便,而Numpy只有整形的index,但本质是一样的,所以大部分操作是共通的 大家碰到最多的二维表应用,关系型数据库中的表,有列名和行号,这些就是元数据 当然你可以用抽象的矩阵来对这些二维表做统计,但使用pandas会更方便  

IPython Basics 首先比一般的python shell更方便一些 比如某些数据结构的pretty-printed,比如字典 更方便的,整段代码的copy,执行 并且可以兼容部分system shell , 比如目录浏览,文件操作等   Tab Completion 这个比较方便,可以在下面的case下,提示和补全未输入部分 a. 当前命名空间中的名字 b.对象或模块的属性和函数 c. 文件路径   Introspection, 内省 ?,在标识符前或后加上,显示出对象状况和docst

Spark提供了交互式shell,交互式shell让我们能够点对点(原文:ad hoc)数据分析.如果你已经使用过R,Python,或者Scala中的shell,或者操作系统shell(例如bash),又或者Windows的命令提示符界面,你将会对Spark的shell感到熟悉. 但实际上Spark shell与其它大部分shell都不一样,其它大部分shell让你通过单个机器上的磁盘或者内存操作数据,Spark shell让你可以操作分布在很多机器上的磁盘或者内存里的数据,而Spark负责在集

NumPy作为python科学计算的基础,为何python适合进行数学计算,除了简单易懂,容易学习 Python可以简单的调用大量的用c和fortran编写的legacy的库   The NumPy ndarray: A Multidimensional Array Object ndarray,可以理解为n维数组,用于抽象矩阵和向量 Creating ndarrays 最简单的就是,从list初始化, 当然还有其他的方式,比如, 汇总,     Data Types for ndarrays

在引言章节里,介绍了MovieLens 1M数据集的处理示例.书中介绍该数据集来自GroupLens Research(http://www.groupLens.org/node/73),该地址会直接跳转到https://grouplens.org/datasets/movielens/,这里面提供了来自MovieLens网站的各种评估数据集,可以下载相应的压缩包,我们需要的MovieLens 1M数据集也在里面. 下载解压后的文件夹如下: 这三个dat表都会在示例中用到,但是我所阅读的<Pyt