使用 Python 進行 EDA 資料視覺化的初學者指南

介紹

資料視覺化是探索性資料分析（EDA）的重要組成部分。 EDA 涉及檢查資料集以發現模式、檢測異常並了解變數之間的關係。視覺化工具有助於以清晰且可解釋的方式呈現資料見解，使分析師能夠有效地做出資料驅動的決策。 Python 憑藉其龐大的函式庫生態系統，已成為 EDA 的首選程式語言。
在本文中，我們將引導您了解如何使用 Python 進行 EDA 視覺化資料。無論您是初學者還是想要提陞技能的人，本指南都將涵蓋基本的工具、函式庫和技術。

1. 為什麼資料視覺化在 EDA 中很重要？

EDA 透過識別模式、趨勢和異常來幫助分析師理解資料集。
視覺化資料有幾個好處：
快速解讀：圖形和圖表讓您更容易理解複雜的資料集。
模式識別：幫助揭示相關性、趨勢和異常值。
資料品質檢查：視覺化工具偵測缺失或錯誤的值。
更好的溝通：視覺效果是向利害關係人展示發現的有效方式。

2. 用於資料視覺化的Python庫

Python 提供了幾個強大的資料視覺化函式庫。以下是您在 EDA 期間將使用的關鍵內容：

2.1 Matplotlib
Matplotlib 是 Python 中最基本的繪圖函式庫，提供建立靜態、動畫和互動式視覺化的工具。
最佳用例：折線圖、長條圖和圓餅圖。

導入 matplotlib.pyplot 作為 plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title("基本線圖")
plt.show()

2.2 Seaborn
Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，並提供漂亮的預設樣式，特別是對於統計視覺化。
最佳用例：熱圖、配對圖和分佈圖。

將seaborn導入為sns
data = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(data, Hue='species')
plt.show()

2.3 熊貓可視化
Pandas 允許使用 df.plot() 直接從資料幀快速繪圖。它非常適合想要開始簡單視覺化的初學者。

將 pandas 匯入為 pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [3, 2, 1]})
df.plot(kind='bar')
plt.show()

2.4 情節
Plotly 是一個互動式繪圖庫，適合建立儀表板和詳細的視覺化。
最佳用例：允許縮放和過濾的互動式圖表。

導入plotly.express作為px
Fig = px.scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 1, 6], title="互動式散佈圖")
Fig.show()

3. EDA 資料視覺化的類型

不同類型的視覺化在 EDA 中具有不同的用途。以下是最常見的繪圖類型以及何時使用它們：

3.1 線圖
用例：可視化隨時間或連續變數變化的趨勢。
庫範例：Matplotlib。

將 numpy 匯入為 np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("正弦波圖")
plt.show()

3.2 長條圖
使用案例：比較分類資料或頻率分佈。
庫範例：Seaborn。
蟒蛇
複製程式碼
sns.countplot(x='物種', data=數據)
plt.show()

3.3 直方圖
用例：了解變數的分佈。
庫範例：Matplotlib、Seaborn。

sns.histplot(data['sepal_length'], bins=20, kde=True)
plt.show()

3.4 散佈圖
用例：識別兩個變數之間的關係。
庫範例：Plotly、Seaborn。

sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', Hue='species', data=data)
plt.show()

3.5 熱圖
用例：可視化變數之間的相關性。
庫範例：Seaborn。

corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

4. 實際範例：樣本資料集的 EDA

讓我們將視覺化技術應用於真實的資料集。在此範例中，我們將使用 Iris 資料集來探索特徵之間的關係。
第 1 步：載入資料集
將seaborn導入為sns
將 pandas 導入為 pd
data = sns.load_dataset('iris')
列印（data.head（））

第 2 步：建立配對圖來探討關係

sns.pairplot(data, Hue='species')
plt.show()

這對圖幫助我們可視化萼片長度和花瓣寬度等特徵在不同物種中的分佈。

第 3 步：使用熱圖檢查缺失值

sns.heatmap(data.isnull(), cbar=False, cmap='viridis')
plt.title("缺失值熱圖")
plt.show()

5. 用可視化處理異常值

在 EDA 過程中偵測異常值對於確保模型準確性至關重要。以下是如何直觀地發現異常值的方法：

5.1 用於異常值偵測的箱型圖

sns.boxplot(x='物種', y='萼片長度', data=data)
plt.show()

在此箱型圖中，異常值顯示為鬍鬚之外的各個點。

6. 有效數據視覺化的技巧

選擇正確的圖表類型：選擇與您的資料類型相符的視覺化效果（例如，趨勢線圖、分類資料長條圖）。
明智地使用顏色：顏色應該增加意義；避免過度使用可能使讀者感到困惑的顏色。
為您的軸添加標籤： 始終添加標題、軸標籤和圖例以使繪圖易於解釋。
互動性實驗：使用 Plotly 建立互動式儀表板以獲得更深入的見解。
保持簡單：避免混亂的視覺效果－專注於關鍵見解。

七、結論

Python 提供了豐富的資料視覺化庫生態系統，使其成為探索性資料分析 (EDA) 的重要工具。從用於靜態繪圖的 Matplotlib 和 Seaborn 到用於互動式儀表板的 Plotly，Python 可以滿足 EDA 期間的所有需求。
視覺化資料不僅僅是創建有吸引力的圖表，而是提取有意義的見解並有效地傳達它們。無論您是初學者還是經驗豐富的分析師，掌握這些視覺化技術都將提升您的資料分析技能。
若要進一步閱讀探索性資料分析技術，請在此處瀏覽此綜合指南。
繼續嘗試 Python，您很快就會發現有價值的見解！

以上是使用 Python 進行 EDA 資料視覺化的初學者指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！