摘要:最近在学习用处理数据,的易用性真的让人很爽,想找点数据玩一下,同事说上的数据很多,值得玩耍。初步分析排除数值列,对字符串列进行分析,可以知道数据值类型数量最多类型。如果想更精细的控制图的显示,建议直接使用,当然的函数最终也是直接调用。
最近在学习用pandas处理数据,pandas的易用性真的让人很爽,想找点数据玩一下,同事说kaggle上的数据很多,值得玩耍。
数据我处理的数据是从kaggle数据分析竞赛网站下载的旧金山的分类犯罪数据-点此下载。
如下图所示,数据共有九列,X、Y是GPS坐标,其它都是字符串,没法用describe直接看概要。
排除数值列,对字符串列进行descirbe分析,可以知道 数据值类型、数量最多类型。
PdDistrict Category DayOfWeek Resolution count 878049 878049 878049 878049 unique 10 39 7 17 top SOUTHERN LARCENY/THEFT Friday NONE freq 157182 174900 133734 526790
其后逐列按类型查看类型对应数量。
如按警区查看 print(df["PdDistrict"].value_counts())
SOUTHERN 157182 MISSION 119908 NORTHERN 105296 BAYVIEW 89431 CENTRAL 85460 TENDERLOIN 81809 INGLESIDE 78845 TARAVAL 65596 PARK 49313 RICHMOND 45209 Name: PdDistrict, dtype: int64可视化
很多人对数字并不敏感,有图会提高对数据对理解。pandas自带的plot函数可以快速的将dataframe图形化。
默认是线状走势图,下面是按类型对警情进行分析。
不够直观,并且横坐标有重复,使用直方图形式,以横向的方式将类型显示完全。在控制坐标旋转的时候,我发现这个plot函数有不少bug,控制起来也很不方便。如果想更精细的控制图的显示,建议直接使用matplotlib,当然dataframe的plot函数最终也是直接调用matplotlib。
category.plot(figsize=(26, 10), title=u"犯罪类型统计", rot=0, kind="barh", legend=True)
由于我是用pycharm来玩的,所以如果我不加plt.show,plot显示不出来。所以我最终还是得导入matplotlib。
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