目前手上有两本书，一本《利用Python进行数据分析》，一本《Python数据科学》。app

对于学习什么东西，都有它的「道」和「术」。「道」即原理，「术」即技巧。dom

经过这几天翻阅这两本书，发现前者更像一本工具书。ide

它并不会真正的教你如何去分析数据，适合查阅。工具

然后者呢，更注重数据分析的原理，教咱们如何去剖析数据，获得咱们想要的结果。学习

因此接下来会之后者做为学习的方向，不能仅仅停留在描述性数据分析上(数据可视化)。spa

更应该多花时间在预测性数据分析上(创建数据模型预测)。blog

另外上期的送书活动已结束，两位小伙伴也联系我了。排序

没有中奖的小伙伴也不要伤心，后面小F会给你们争取更多的福利，因此关注就是了。图片

/ 01 / 前言ip

说实话，《Python数据科学》这本书是真的不错。

它不只提供了大量的专业术语的解释，还有各式各样通俗易懂的案例。

很是适合新手学习，后期必定也给你们争取争取一下送书的福利！

因此在每篇的前言，我会摘要一些《Python数据科学》的相关内容。

一方面，加深本身对相关知识的印象。

另外一方面，也分享给你们，补充一下专业知识。

分析过程当中尽可能不用书中的数据和案例，用我本身公众号文章的数据和案例。

这样显得更接地气一点，学的也更深入。

变量分为「名义变量」「等级变量」「连续性变量」。

「名义变量」为无序分类变量。

好比豆瓣电影TOP250数据里的「国家」「电影名称」。

「等级变量」为有序分类变量。

好比数据分析岗数据里的「学历」「工做经验」。

「连续型变量」为连续型变量在规定范围区间内能够被任意取值。

好比豆瓣电影TOP250数据里的「年份」「评分」「评分人数」。

/ 02 / 相关分析

在上面，咱们简述了变量的类型，也举了相关例子。

接下来咱们针对两连续变量关系检验，进行相关分析。

使用豆瓣TOP250里的数据，研究排名与评价分数之间的关系。

读取数据并清洗。

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import pandas as pd

# 读取文件

df = pd.read_csv('douban.csv', header=0, names=["quote", "score", "info", "title", "people"])

(dom1, dom2, dom3, dom4) = ([], [], [], [])

# 清洗数据,获取电影年份及国家,增长年份列及国家列

for i in df['info']:

country = i.split('/')[1].split(' ')[0].strip()

if country in ['中国大陆', '台湾', '香港']:

dom1.append(1)

else:

dom1.append(0)

dom2.append(int(i.split('/')[0].replace('(中国大陆)', '').strip()))

df['country'] = dom1

df['year'] = dom2

# 清洗数据,创建评价人数列

for i in df['people']:

dom3.append(int(i.replace('人评价', '')))

df['people_num'] = dom3

# 生成电影排名列表

dom4 = [x for x in range(1, 251)]

df['rank'] = dom4

print(df)

在那一期的排名评分人数三维度图里，咱们知道排名越靠前，评价人数越多，评分越高。

这只是咱们直观上的推测，并非用数据确确实实展现的。

相关分析就能够用数据来证实咱们本次猜想的正确性。

首先咱们经过散点图来看排名与评价分数之间的关系，看是否有所相关。

# scatter为散点图

df.plot(x='rank', y='score', kind='scatter')

plt.show()

这里因为排名排序问题显现出线形负相关，不过这并不影响分析。

你就默认正相关就好，即排名越靠前，分数越高。

经过散点图咱们发现数据有线性相关关系。

那么就能使用皮尔逊(Pearson)相关系数对两变量的相关关系进行分析。

# corr()方法:计算两两相关的列,不包括NA/Null值 persion:标准相关系数

print(df[['rank', 'score']].corr(method='pearson'))

输出两变量相关系数，绝对值约为0.70，查表可知相关程度为高度。

那么结论就显而易见，排名与评价分数之间的关系为线性正相关！！！

相关分析除了经过相关系数分析，还能够经过散点矩阵图。

对多个变量之间的相关关系进行分析，去探索变量间的关系。

# seaborn回归/散点图

sns.pairplot(df[['score', 'people_num', 'year', 'country', 'rank']])

plt.show()

生成以下散点图，能够发现rank与score及people_num相关性较大(右上角两个图)。

接下来建立分组变量，指定国家为分组变量，来看中国和外国的豆瓣电影TOP250数据状况。

# 生成带辅助线的散点图矩阵,hue:分类

sns.pairplot(df[['score', 'people_num', 'year', 'country', 'rank']], hue='country', kind='reg', diag_kind='kde', size=1.5)

plt.show()

在这里能观察数据的拟合线及上下浮动范围，更加直观的了解变量间的状况。

不过国家分类却是没什么发现，可能与数据样本过少有关。

/ 03 / 总结

本次只是一个简单的相关分析案例，里面涉及太多的数学知识我就不赘述了。

看了这本书我才知道，我要学的东西真的多...

不过能结合以前的相关案例去分析，我以为就很不错了。

可以学以至用，有本身的想法。

文末点个赞，比心！！！

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