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数据获取

数据来源:Kaggle数据集

了个葡萄酒评分的数据，下载下来之后，内容是这样的：

一共有150929条记录

数据集的描述是这样的：

在观看Somm（侍酒师纪录片）之后，数据及提供者想知道如何创建一个预测模型，通过像侍酒师那样的盲品来鉴别葡萄酒。 第一步是收集一些数据来训练一个模型。 他打算根据品酒的描述/评论中使用的单词利用深度学习来预测葡萄酒品种。 该模型虽然不能品尝葡萄酒，但理论上可以基于侍酒师可以给出的描述来识别葡萄酒。

小编百度了一下Somm的影片信息如下：

我们看看各字段含义：

评分（Points）：评分为1-100

品种（Variety）：用来制作葡萄酒的葡萄品种

描述（Description）：侍酒师的几句话描述酒的味道，气味，外观，感觉等。

国家（Country）：葡萄酒来自的国家

省（Province）：葡萄酒来自的省份或州

区域1（Region 1）：一个省或州的葡萄酒产区（即纳帕）

区域2（Region 2）：有时在葡萄酒产区内有更具体的区域，但是这个值有时可能是空白的

酒庄（Winery）：酿酒的酿酒厂

名称（Designation）：葡萄酒酿造厂所在的葡萄园

价格（Price）：一瓶葡萄酒的价格

数据探索

我们使用pandas读取这个文件：

我们查看一下前五行数据：

删除本次分析用不到的字段后再次看看情况：

查看每个字段的类型：

发现评分和价格是数值型的，我们计算时候就不用转换类型了~

各字段的数据缺失情况：

本想把有缺失值的记录去掉，去掉后发现只有US的葡萄酒信息，所以没去除存在缺失值的记录

葡萄酒的评分情况

通过绘制直方图查看评分分布情况：

发现基本符合高斯分布情况，评分大多集中在85~90分

葡萄酒的价格情况

接着我们看看葡萄酒的价格情况：

发现价格集中在图示的最左端，因为有特殊离群值的影响，所以区间给的特别宽

通过筛选发现确实是有特别昂贵的葡萄酒（这里暂且不管这个价格数据是采集异常还是真的这么贵）

为了可视化到主要的部分，我们选中大部分的价格重新做可视化

这样就可以看到，大部分的价格是在0-100（好像数据集提供者没告诉我价格的单位）

为了买到满意的葡萄酒，我们看看葡萄酒的性价比

简单定义为 性价比 = 评分/价格

结果发现计算出的价格低的明显性价比高

我们看看总体上葡萄酒价格和评分的关系：

发现评分相同的葡萄酒，价格还是差异挺大，特别是评分较高的葡萄酒价格的差异

从图中也可以看出，有几个离群值，他们大多价格很高！

葡萄酒基本来自哪些国家

我们看到，生产葡萄酒的五个大国分别是：美国、意大利、发过、西班牙、智利共和国。

为了更直观凸显他们的比例，我们绘制饼图：

发现美国真是占据了葡萄酒的半壁江山啊

应该是这个数据收集者没收集到中国的数据，我们也是葡萄酒大国之一啊！

看看这些国家在全球的分布（点的大小代表葡萄酒品种多）：

除去美国最多，我们看看其次的几个：

（以上两个图是用Tableau画的）

酿造葡萄酒的葡萄品种

我这个不懂酒的程序猿马上查了一下前三的葡萄！

为了看一下这些葡萄使用的比重，做个饼图：

发现前三种占据了1/4

后面还有使用较少的名称堆叠在了一起

酒庄信息

我们接下来看看酒庄信息：

前五的葡萄酒品种最多

分别是：

1.威廉斯莱酒庄

2.特斯坦罗萨酒厂

3.DFJ Vinhos

4.圣密夕酒庄

5.哥伦比亚山峰酒庄

看看哪个酒庄的葡萄酒均价最高：

1.巴布莱尔酒庄

苏格兰最古老的酒庄之一，巴布莱尔酒庄是全球唯一专注生产单一年份威士忌（Single Vintage Whisky）的酒庄。

2.拉图城堡酒庄

享有“全球最昂贵的酒庄”声誉，是当之无愧的法国国宝级酒庄。

3.花思蝶酒庄

700年的历史，意大利托斯卡纳最古老的葡萄酒世家之一，曾成为罗马教皇和英王亨利八世的御用佳酿。

4.奥比昂酒庄

法国五大酒庄之一

5.美讯庄园

地处法国波尔多（Bordeaux）格拉夫（Graves）产区的最北端，与奥比昂酒庄（Chateau Haut-Brion）同属于克兰斯帝龙酒业集团（Domaine Clarence Dillon）旗下酒庄，两个酒庄之间仅有一路之隔。美讯酒庄出产的葡萄酒是整个波尔多地区首屈一指的顶级佳酿。

我们看看这五个酒庄的葡萄酒平均价格变化趋势：

前两个的价格遥遥领先~

买不起，买不起！

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原文地址：Python数据分析系列（1）——葡萄酒评分

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