版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。七种理解数据的方法
简单查看数据审查数据的维度审查数据的类型和属性总结查看数据分类的分布情况统计分析数据理解数据属性的相关性审查数据的分布情况# 简单查看数据from pandasimport read_csv filename='data/pima_data.csv' names=['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class'] data= read_csv(filename, names=names)# 手动指定头部peek= data.head(10)print(peek)preg plas pres skin test mass pedi age class 0 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 1 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 2 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 3 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 4 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 5 5 116 74 0 0 25.6 0.201 30 0 6 3 78 50 32 88 31.0 0.248 26 1 7 10 115 0 0 0 35.3 0.134 29 0 8 2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1 9 8 125 96 0 0 0.0 0.232 54 1
了解数据的维度
知道数据有多少行,多少列很重要,通过pandas的shape属性可以知道。
print(data.shape)
数据的属性和类型
了解数据是什么类型,方便下一步的计算。
print(data.dtypes)preg int64 plas int64 pres int64 skin int64 test int64 mass float64 pedi float64 age int64 class int64 dtype: object
可以看出来,数据都是数值类型,两个是浮点数,其他都是整数类型。
describe, 描述性统计信息