简单python数据分析项目实例-入门Python数据分析最好的实战项目（一）

作者：xiaoyu

微信公众号：Python数据科学目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。

数据源：博主通过爬虫采集的链家全网北京二手房数据（公众号后台回复?二手房数据?便可获取）。

下面是第二篇建模篇，看完这篇可继续研究这篇。

数据初探

首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。import?pandas?as?pd?import?numpy?as?np?import?seaborn?as?sns?import?matplotlib?as?mpl?import?matplotlib.pyplot?as?plt?from?IPython.display?import?display?plt.style.use("fivethirtyeight")?sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']})?%matplotlib?inline?#?检查Python版本?from?sys?import?version_info?if?version_info.major?!=?3:?????raise?Exception('请使用Python?3?来完成此项目')

然后导入数据，并进行初步的观察，这些观察包括了解数据特征的缺失值，异常值，以及大概的描述性统计。#?导入链家二手房数据?lianjia_df?=?pd.read_csv('lianjia.csv')?display(lianjia_df.head(n=2))

初步观察到一共有11个特征变量，Price?在这里是我们的目标变量，然后我们继续深入观察一下。#?检查缺失值情况?lianjia_df.info()

发现了数据集一共有23677条数据，其中Elevator特征有明显的缺失值。lianjia_df.describe()

上面结果给出了特征值是数值的一些统计值，包括平均数，标准差，中位数，最小值，最大值，25%分位数，75%分位数。这些统计结果简单直接，对于初始了解一个特征好坏非常有用，比如我们观察到?Size 特征?的最大值为1019平米，最小值为2平米，那么我们就要思考这个在实际中是不是存在的，如果不存在没有意义，那么这个数据就是一个异常值，会严重影响模型的性能。

当然，这只是初步观察，后续我们会用数据可视化来清晰的展示，并证实我们的猜测。#?添加新特征房屋均价?df?=?lianjia_df.copy()?df['PerPrice']?=?lianjia_df['Price']/lianjia_df['Size']?#?重新摆放列位置?columns?=?['Region',?'District',?'Garden',?'Layout',?'Floor',?'Year',?'Size',?'Elevator',?'Direction',?'Renovation',?'PerPrice',?'Price']?df?=?pd.DataFrame(df,?columns?=?columns)?#?重新审视数据集?display(df.head(n=2))

我们发现Id特征其实没有什么实际意义