设淘宝用户行为推荐（二）：特征工程


# coding: utf-8# In[1]:import pandas as ps
import seaborn as sns
sns.set(font='SimHei')  # 解决Seaborn中文显示问题# In[2]:data=ps.read_csv('UserBehavior.csv',header=None,names=['用户ID','商品ID','商品类别ID','行为类型','时间戳'])# In[3]:data.head()# In[4]:#查看数据集大小
data.shape# In[5]:#查看特征对应的数据类型
data.dtypes# In[6]:#查看数据是否有缺失值
data.isnull().sum()# In[7]:#查看特征的详细信息，方便对数据集有一个直观的印象
data.describe(include='all')# In[8]:#查看数据集信息
data.info()# In[9]:#查看分类型特征中有哪些分类，以'行为类型'举例
print('行为类型',data['行为类型'].unique())# In[10]:#查看行为类型分布
sns.countplot(x='行为类型',data=data)

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