作者： 黄天元 ，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。
邮箱：huang.tian-yuan@qq.com
通常，我们拿到一份数据不能马上分析，要先搞清楚这份数据的特点是什么。探索性数据分析就是为了解决这个问题而设计的，下面我们通过一个案例进行展示。本案例数据可在这里获得：
https://github.com/DataScienceUB/introduction-datascience-python-book
Python
数据导入
#数据读入
file = open('G:/Py/introduction-datascience-python-book-master/files/ch03/adult.data', 'r')
def chr_int(a): if a.isdigit(): return int(a) else: return 0
data=[] for line in file: data1=line.split(', ') if len(data1)==15: data.append([chrint(data1[0]),data1[1],chrint(data1[2]),data1[3],chrint(data1[4]),data1[5],data1[6],\ data1[7],data1[8],data1[9],chrint(data1[10]),chrint(data1[11]),chrint(data1[12]),data1[13],\ data1[14]])
print (data[1:2])
结果：
[[50, 'Self-emp-not-inc', 83311, 'Bachelors', 13, 'Married-civ-spouse', 'Exec-managerial', 'Husband', 'White', 'Male', 0, 0, 13, 'United-States', '<=50K\n']]
数据转化与审视
#转化为数据框格式 %matplotlib inline import pandas as pd df = pd.DataFrame(data) # Two-dimensional size-mutable, potentially heterogeneous tabular data structure with labeled axes df.columns = ['age', 'typeemployer', 'fnlwgt', 'education', "educationnum","marital", "occupation", "relationship", "race","sex", "capitalgain", "capitalloss", "hrperweek","country","income"]
观察前几行
df.head()
（点击放大哦）
观察后几行
df.tail()
（点击放大哦）
查询行列数量
df.shape
结果：
(32561, 15)
对国家进行汇总统计
counts = df.groupby('country').size()
print (counts)
结果：
country ? 583 Cambodia 19 Canada 121 China 75 Columbia 59 Cuba 95 Dominican-Republic 70 Ecuador 28 El-Salvador 106 England 90 France 29 Germany 137 Greece 29 Guatemala 64 Haiti 44 Holand-Netherlands 1 Honduras 13 Hong 20 Hungary 13 India 100 Iran 43 Ireland 24 Italy 73 Jamaica 81 Japan 62 Laos 18 Mexico 643 Nicaragua 34 Outlying-US(Guam-USVI-etc) 14 Peru 31 Philippines 198 Poland 60 Portugal 37 Puerto-Rico 114 Scotland 12 South 80 Taiwan 51 Thailand 18 Trinadad&Tobago 19 United-States 29170 Vietnam 67 Yugoslavia 16 dtype: int64
这里大家可以自行尝试对其他变量进行汇总统计
数据分割
#根据性别、收入水平对数据取子集 ml = df[(df.sex == 'Male')] ml1 = df[(df.sex == 'Male')&(df.income=='>50K\n')] fm =df[(df.sex == 'Female')] fm1 =df[(df.sex == 'Female')&(df.income=='>50K\n')] df1=df[(df.income=='>50K\n')]
这里大家可以尝试看看每个子集的行列数量，并可以试着计算高收入群体的的比例、男/女性群体中高收入群体的占比。
基本统计量展示
#求均值、方差、标准差
mlmu = ml['age'].mean() fmmu = fm['age'].mean() mlvar = ml['age'].var() fmvar = fm['age'].var() mlstd = ml['age'].std() fmstd = fm['age'].std() print ('Statistics of age for men: mu:', mlmu, 'var:', mlvar, 'std:', mlstd) print ('Statistics of age for women: mu:', fmmu, 'var:', fmvar, 'std:', fmstd)
#求中位数
mlmedian= ml['age'].median() fmmedian= fm['age'].median() print ("Median age per men and women: ", mlmedian, fmmedian)
mlmedianage= ml1['age'].median() fmmedianage= fm1['age'].median() print ("Median age per men and women with high-income: ", mlmedianage, fmmedianage)
结果：
Statistics of age for men: mu: 39.43354749885268 var: 178.77375174529985 std: 13.370630192526448 Statistics of age for women: mu: 36.85823043357163 var: 196.3837063948063 std: 14.013697099438332 Median age per men and women: 38.0 35.0 Median age per men and women with high-income: 44.0 41.0
清除离群点
首先明确什么是离群点，离群点就是离中位数或均值非常遥远的数据点，它们可能是由于观察、操作错误引起的，也有可能是随机事件，也就是极端的情况。如果我们希望发现总体情况的时候，应该清楚这些数据点，否则对我们的结果造成非常大的影响，误导我们的认识。 在这个案例中，我们清除掉比中位数大或小3倍标准差的点。
df.shape
结果：
(32561, 15)
df2 = df.drop(df.index[(df['hrperweek'] > (df['hrperweek'].median() + 3df['hrperweek'].std())) & (df['hrperweek'] < (df['hrperweek'].median() - 3df['hrperweek'].std()))]) df2.shape
结果：
(32561, 15)
上面的函数，本质意义是找到中位数大于上界或小于下界的点，然后清楚掉，剩下的就是非离群点。没有清除掉任何离群点。
R
下面来看在R中如何实现相同步骤。
数据导入与审视
#读取
library(tidyverse)
readcsv("G:/Py/introduction-datascience-python-book-master/files/ch03/adult.data",colnames = F) -> df
#设置列名称
names(df) = c('age', 'typeemployer', 'fnlwgt', 'education', "educationnum","marital", "occupation", "relationship", "race","sex", "capitalgain", "capitalloss", "hrperweek","country","income")
观察前几行
df %>% head
（点击放大哦）
观察后几行
df %>% tail
（点击放大哦）
R df %>% dim
-
32561
-
15
R df %>% count(country)
数据分割
R df %>% filter(sex == 'Male') -> ml df %>% filter(sex == 'Male',income == '>50K\n') -> ml1 df %>% filter(sex == 'Female') -> fml df %>% filter(sex == 'Female',income == '>50K\n') -> fml1 df %>% filter(income == '>50K\n') -> df1
基本统计量展示
ml %>% pull(age) %>% mean -> mlmu ml %>% pull(age) %>% var -> mlvar ml %>% pull(age) %>% sd -> mlstd ml %>% pull(age) %>% median -> mlmedian print(c(mlmu,mlvar,mlstd,mlmedian))
结果：
[1] 39.43355 178.77375 13.37063 38.00000
清除离群点
R df %>%dim
-
32561
-
15
df %>% pull(hrperweek) %>% sd -> hrsd df %>% pull(hrperweek) %>% median -> hrmedian df %>% filter(hrperweek <= (hrmedian + 3hrmedian) | hrperweek >= (hrmedian - 3hrmedian)) -> df2 dim(df2)
-
32561
-
15
上面的操作本质是筛选在上下界之间的数据点。
分析
在清楚离群点的时候，两个语言用的函数和思路不一样，需要体会一下。值得注意的是，使用dplyr管道的时候要随时注意数据集的改变，因此对中位数和标准差的计算需要在外部进行，然后在最后的函数中直接以常数的形式被利用。
大家都在看
无缝对接Spark与R：Sparklyr系列—探讨属于数据科学家的Spark
公众号后台回复关键字即可学习
回复 爬虫 爬虫三大案例实战
Python
1小时破冰入门
回复 数据挖掘 R语言入门及数据挖掘
回复 人工智能 三个月入门人工智能
回复 数据分析师 数据分析师成长之路
回复 机器学习 机器学习的商业应用
回复 数据科学 数据科学实战
常用算法
常用数据挖掘算法
本文由R语言中文社区 创作，采用 知识共享署名-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议 进行许可。
转载、引用前需联系作者，并署名作者且注明文章出处。
本站文章版权归原作者及原出处所有 。内容为作者个人观点， 并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本站是一个个人学习交流的平台，并不用于任何商业目的，如果有任何问题，请及时联系我们，我们将根据著作权人的要求，立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
深入应用C++11
祁宇 / 机械工业出版社 / 2015-5 / 79
在StackOverflow的最近一次世界性调查中，C++11在所有的编程语言中排名第二， C++11受到程序员的追捧是毫不意外的，因为它就像C++之父Bjarne Stroustrup说的：它看起来就像一门新的语言。C++11新增加了相当多的现代编程语言的特性，相比C++98/03，它在生产力、安全性、性能和易用性上都有了大幅提高。比如auto和decltype让我们从书写冗长的类型和繁琐的类型......一起来看看 《深入应用C++11》 这本书的介绍吧!
