Detail 零基础入门数据挖掘 (心跳信号分类) 学习反馈TASK2

使用语言：python

Tas1 – Task5

Task2_数据探索性分析

涉及函数：总览+判断数据缺失和异常+分布

data.head().append(data.tail()) ——观察首尾数据
data.isnull().sum() ——查看每列的存在nan情况
data.shape ——观察数据集的行列信息
data.describe() ——获取数据的相关统计量
data.info() ——获取数据类型

describe种有每列的统计量，个数count、平均值mean、方差std、最小值min、中位数25% 50% 75% 、

#以及最大值 看这个信息主要是瞬间掌握数据的大概的范围以及每个值的异常值的判断，
#比如有的时候会发现999 9999 -1 等值这些其实都是nan的另外一种表达方式，有的时候需要注意下

总体分布概况（无界约翰逊分布等）：三种分布
plt.figure(1); plt.title(‘Default’)
sns.distplot(y, rug=True, bins=20)
plt.figure(2); plt.title(‘Normal’)
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title(‘Log Normal’)
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)

查看skewness and kurtosis
sns.distplot(Train_data[‘label’]);
print(“Skewness: %f” % Train_data[‘label’].skew())
print(“Kurtosis: %f” % Train_data[‘label’].kurt())

查看预测值的具体频数
plt.hist(Train_data[‘label’], orientation = ‘vertical’,histtype = ‘bar’, color =‘red’)
plt.show()

友情链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/
Datawhale组织

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