使用 Python 进行 EDA 数据可视化的初学者指南

介绍

数据可视化是探索性数据分析（EDA）的重要组成部分。 EDA 涉及检查数据集以发现模式、检测异常并了解变量之间的关系。可视化工具有助于以清晰且可解释的方式呈现数据见解，使分析师能够有效地做出数据驱动的决策。 Python 凭借其庞大的库生态系统，已成为 EDA 的首选编程语言。
在本文中，我们将引导您了解如何使用 Python 进行 EDA 可视化数据。无论您是初学者还是想要提高技能的人，本指南都将涵盖基本的工具、库和技术。

1. 为什么数据可视化在 EDA 中很重要？

EDA 通过识别模式、趋势和异常来帮助分析师理解数据集。
可视化数据有几个好处：
快速解读：图形和图表让您更容易理解复杂的数据集。
模式识别：帮助揭示相关性、趋势和异常值。
数据质量检查：可视化工具检测缺失或错误的值。
更好的沟通：视觉效果是向利益相关者展示发现的有效方式。

2. 用于数据可视化的Python库

Python 提供了几个强大的数据可视化库。以下是您在 EDA 期间将使用的关键内容：

2.1 Matplotlib
Matplotlib 是 Python 中最基本的绘图库，提供创建静态、动画和交互式可视化的工具。
最佳用例：折线图、条形图和饼图。

导入 matplotlib.pyplot 作为 plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title("基本线图")
plt.show()

2.2 Seaborn
Seaborn 构建在 Matplotlib 之上，并提供漂亮的默认样式，特别是对于统计可视化。
最佳用例：热图、配对图和分布图。

将seaborn导入为sns
data = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(data, Hue='species')
plt.show()

2.3 熊猫可视化
Pandas 允许使用 df.plot() 直接从数据帧快速绘图。它非常适合想要开始简单可视化的初学者。

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

2.4 情节
Plotly 是一个交互式绘图库，适合创建仪表板和详细的可视化。
最佳用例：允许缩放和过滤的交互式图表。

导入plotly.express作为px
Fig = px.scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 1, 6], title="交互式散点图")
Fig.show()

3. EDA 数据可视化的类型

不同类型的可视化在 EDA 中具有不同的用途。以下是最常见的绘图类型以及何时使用它们：

3.1 线图
用例：可视化随时间或连续变量变化的趋势。
库示例：Matplotlib。

将 numpy 导入为 np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("正弦波图")
plt.show()

3.2 条形图
用例：比较分类数据或频率分布。
库示例：Seaborn。
蟒蛇
复制代码
sns.countplot(x='物种', data=数据)
plt.show()

3.3 直方图
用例：了解变量的分布。
库示例：Matplotlib、Seaborn。

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

3.4 散点图
用例：识别两个变量之间的关系。
库示例：Plotly、Seaborn。

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

3.5 热图
用例：可视化变量之间的相关性。
库示例：Seaborn。

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

4. 实际示例：样本数据集的 EDA

让我们将可视化技术应用于真实的数据集。在此示例中，我们将使用 Iris 数据集来探索特征之间的关系。
第 1 步：加载数据集
将seaborn导入为sns
将 pandas 导入为 pd
data = sns.load_dataset('iris')
打印（data.head（））

第 2 步：创建配对图来探索关系

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

这对图帮助我们可视化萼片长度和花瓣宽度等特征在不同物种中的分布情况。

第 3 步：使用热图检查缺失值

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

5. 用可视化处理异常值

在 EDA 过程中检测异常值对于确保模型准确性至关重要。以下是如何直观地发现异常值的方法：

5.1 用于异常值检测的箱线图

sns.boxplot(x='物种', y='萼片长度', data=data)
plt.show()

在此箱线图中，异常值显示为胡须之外的各个点。

6. 有效数据可视化的技巧

选择正确的图表类型：选择与您的数据类型相符的可视化效果（例如，趋势线图、分类数据条形图）。
明智地使用颜色：颜色应该增加意义；避免过度使用可能使读者感到困惑的颜色。
为您的轴添加标签： 始终添加标题、轴标签和图例以使绘图易于解释。
交互性实验：使用 Plotly 创建交互式仪表板以获得更深入的见解。
保持简单：避免混乱的视觉效果——专注于关键见解。

七、结论

Python 提供了丰富的数据可视化库生态系统，使其成为探索性数据分析 (EDA) 的重要工具。从用于静态绘图的 Matplotlib 和 Seaborn 到用于交互式仪表板的 Plotly，Python 可以满足 EDA 期间的所有需求。
可视化数据不仅仅是创建有吸引力的图表，而是提取有意义的见解并有效地传达它们。无论您是初学者还是经验丰富的分析师，掌握这些可视化技术都将提高您的数据分析技能。
要进一步阅读探索性数据分析技术，请在此处浏览此综合指南。
继续尝试 Python，您很快就会发现有价值的见解！

以上是使用 Python 进行 EDA 数据可视化的初学者指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！