综合使用pandas、numpy、matplotlib、seaborn库做数据分析、挖掘、可视化项目

1.结构化数据挖掘

1.1依赖库导入和数据读取

1.2各品牌机型及售价统计

1.3视频录制规格与价格关联性分析

2.结构化数据预处理

2.1筛选特征

2.2特征标签归一化及编码

1.结构化数据挖掘

1.1依赖库导入和数据读取

导入必要的依赖库，读取 csv 格式数据集转化为 Dataframe 格式，命名为 data，使用 pandas 必要接口，并打印数据集的前五个样本。

# 数据导入和观察
import pandas as pd
data = pd.read_csv('cleaned_all_phones.csv')
data.head()

说明：

import pandas as pd

导入Pandas库，并将其简称为pd。Pandas是一个强大的数据分析和处理库，广泛用于数据清洗、转换、分析和可视化。

data = pd.read_csv('cleaned_all_phones.csv')

使用Pandas的read_csv()函数加载一个名为cleaned_all_phones.csv的CSV文件。这个文件可能包含手机相关的数据，例如品牌、价格、性能指标等。read_csv()函数会将CSV文件读取为一个DataFrame对象，这是Pandas中用于存储表格数据的主要数据结构。

data.head()

调用head()方法显示DataFrame的前五行数据。这是数据探索的常用操作，用于快速查看数据的结构和内容。

1.2各品牌机型及售价统计

统计各品牌发布的机型数量，并绘制机型数量关于品牌的柱形图，统计个品牌发布的机型的价格均值，并绘制机型价格均值关于品牌的柱形图。

# 可视化数据分布
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsfig, ax = plt.subplots(1,2,figsize=(20,6))brand_counts = data['brand'].value_counts()sns.barplot(x=brand_counts.index, y=brand_counts.values, ax=ax[0],color='red')
ax[0].set_xlabel('Brand')
ax[0].set_ylabel('Count')
ax[0].set_title('Brand Distribution')
ax[0].tick_params(axis='x',rotation=90)brand_price_mean = data.groupby('brand')['price(USD)'].mean()sns.barplot(x=brand_price_mean.index, y=brand_price_mean.values, ax=ax[1],color='red')
ax[1].set_xlabel('Brand')
ax[1].set_ylabel('Averge Price')
ax[1].set_title('Brand X Price Distribution')
ax[1].tick_params(axis='x',rotation=90)plt.tight_layout()
plt.show()

说明：

seaborn：基于matplotlib的高级绘图库，提供了更简洁的API和更美观的默认样式，特别适合用于统计图表的绘制。

fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(20,6))

使用plt.subplots()创建一个包含1行2列的图形布局，总尺寸为20×6英寸。

fig表示整个图形对象，ax是一个包含两个子图的数组，分别用于绘制不同的图表。

brand_counts = data['brand'].values_counts()
brand_counts_mean = data.groupby('brand')['price(USD)'].mean()

brand_counts：使用value_counts()方法统计brand列中每个品牌出现的次数。

brand_price_mean：使用groupby()方法按品牌分组，并计算每个品牌的平均价格。

sns.barplot(x=brand_counts.index,y=brand_counts.values,ax=ax[0],color='red')
ax[0].set_xlabel('Brand')
ax[0].set_ylabel('Count')
ax[0].set_title('Brand Distribution')
ax[0].tick_params(axis='x',rotation=90)

使用seaborn的barplot()方法绘制柱状图：

x=brand_counts.index：品牌名称作为横轴

y=brand_counts.values：品牌出现的次数作为纵轴

ax=ax[0]：指定将图表绘制在第一个子图上

color='red'：将柱子的颜色设置为红色

使用ax[0].set_xlabel()、ax[0].set_ylabel()和ax[0].set_title()设置横轴标签、纵轴标签和标题。

使用ax[0].tick_params(axis='x', rotation=90)将横轴标签旋转90度，避免标签重叠。

sns.barplot(x=brand_price_mean.index,y=brand_price_mean.values,ax[1],color='red')
ax[1].set_xlabel('Brand')
ax[1].set_ylabel('Average Price')
ax[1].set_title('Brand X Price Distribution')
ax[1].tick_params(axis='x',rotation=90)

绘制第二个子图，参数同上

库的应用拓展

Matplotlib的更多功能

自定义图表样式：

plt.style.use('ggplot')  # 使用ggplot风格

添加网格线：

ax[0].grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

添加注释：

ax[0].annotate('Highest Count', xy=('Brand A', 100), xytext=(10, 10),
               arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

Seaborn的更多功能

绘制箱线图：

sns.boxplot(x='brand', y='price(USD)', data=data)

绘制热力图：

sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

绘制散点图矩阵：

sns.pairplot(data, hue='brand')

结合Pandas进行更复杂的数据分析

分组统计：

brand_stats = data.groupby('brand').agg({'price(USD)': ['mean', 'median', 'std']})

条件筛选与可视化：

high_price_brands = data[data['price(USD)'] > 1000]
sns.scatterplot(x='brand', y='price(USD)', data=high_price_brands)

1.3视频录制规格与价格关联性分析

以 10 种不同的视频录制规格作为特征，分别绘制价格有关这 10 种特征的 10 张箱线图，将 10 张箱线图打印在一个同画布上。

# 分析某个(某些)特征与标签(1：1)的关系可以用到箱线图sns.boxplot()
video_feature = [col for col in data.columns if col.startswith('video')]plt.subplots(4,3,figsize=(30,30))
for idx,feature in enumerate(video_feature,start=1):
    plt.subplot(4,3,idx)    sns.boxplot(x=feature, y='price(USD)', data=data, hue=feature, palette={False:'red',True:'blue'}) #     plt.xlabel('feature')
    plt.ylabel('price(USD)')
    plt.title('price box plot')

说明：

video_feature = [col for col in data.columns if col.startswith('vedio_')]

使用列表推导式从data的列名中筛选出以“video”开头的特征列

这些特征可能与视频功能相关，例如video_resolution（视频分辨率）、video_fps（视频帧率）等

for idx,feature in enumerate(vedio_feature,start=1):plt.subplot(4,3,idx)sns.boxplot(x=feature,y='price(USD)',data=data,hue=feature,palette={False:'red',True:'blue'})
    plt.xlabel('feature')
    plt.ylabel('price(USD)')
    plt.title('price box plot')

enumerate(video_feature, start=1)：遍历video_feature列表，并为每个特征分配一个索引（从1开始）。

plt.subplot(4, 3, idx)：根据索引将每个箱线图绘制在对应的子图位置。

sns.boxplot()：使用Seaborn的boxplot()方法绘制箱线图

x=feature：将特征列作为横轴。

y='price(USD)'：将价格作为纵轴。

data=data：指定数据源。

hue=feature：根据特征的值对箱线图进行分组（假设特征是布尔类型，如True或False）。

palette={False: 'red', True: 'blue'}：为分组设置颜色，False为红色，True为蓝色。

plt.xlabel('feature')、plt.ylabel('price(USD)')、plt.title('price box plot')：设置横轴标签、纵轴标签和标题

补充：

箱线图的作用

为什么可以用箱线图分析特征与标签的关系？

箱线图是一种用于展示一组数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值）的图表。通过箱体和须线直观地展示了数据的分布情况，包括中位数、分布范围、异常值等。

分析特征与标签的关系：

在机器学习和数据分析中，箱线图可以用来分析特征与标签之间的关系，尤其是当特征是分类变量（如布尔值、类别标签）时：

分布差异：通过比较不同特征值对应的标签分布，可以直观地看出特征值对标签的影响。例如，某些特征值可能导致标签值的分布更集中或更分散。

异常值检测：箱线图可以清晰地展示异常值，帮助分析特征与异常标签值之间的关系。

适用场景：

特征是分类变量：当特征是布尔值（如True/False）或类别标签时，箱线图可以很好地展示不同类别对应的标签分布差异。例如，video_feature可能是布尔值（如是否支持高清视频录制），箱线图可以直观地展示支持与不支持高清视频的手机价格分布差异。

标签是连续变量：箱线图适用于分析连续标签（如价格）的分布情况。通过箱线图，可以快速判断特征对标签分布的影响。

限制：

特征是连续变量时的局限性：如果特征是连续变量，箱线图可能不太适用。因为箱线图主要用于分类变量的分布比较。对于连续特征，需要先将其离散化（如分桶），或者使用其他图表（如散点图、回归线图）来分析与标签的关系。

复杂关系的局限性：箱线图主要用于展示分布差异，但对于复杂的因果关系或非线性关系，可能需要结合其他分析方法（如相关性分析、回归分析）来进一步验证。

精简总结：

箱线图通过展示数据的五数概括和分布情况，可以帮助分析分类特征与连续标签之间的关系。它特别适合用于比较不同特征值对应的标签分布差异和检测异常值。对于连续特征，可能需要先进行离散化处理，或者使用其他图表进行分析。

从箱线图可以看出vedio_特征为True的手机价格分布在大体上是比False的要高的，即vedio特征的有无会影响price

2.结构化数据预处理

2.1筛选特征

使用 pandas 拷贝一份数据集，命名为 df，取 'price (USD)' 为标签 y, 其他为特征集合 X，删除 X 中无关特征，只保留：'inches', 'battery', 'ram (GB)', 'weight (g)', 'storage (GB) 等特征，统计 name 特征中包含 'pro' 或 'max' 的样本，新建布尔特征 'has_pro_or_max'。

# 拷贝一份数据来做为模型训练前的预处理，不破坏原数据
df = data.copy()X = df[['inches', 'battery', 'ram(GB)', 'weight(g)', 'storage(GB)']] #, *video_feature]
y = df['price(USD)']X['has_pro_or_max'] = data['phone_name'].map(lambda x:1 if 'Pro' in x or 'Max' in x else 0)
# X['has_pro_or_max'] = df['phone_name'].str.contains('pro|max',case=False,regex=True).astype(int)X

说明：

X['has_pro_or_max'] = data['phone_name'].map(lambda x:1 if 'Pro' in x or 'Max' in x else 0)

通过map()方法和lambda函数，为每个手机名称检查是否包含“Pro”或“Max”字样

如果包含，则返回1，表示该手机名称中包含“Pro”或“Max”;如果不包含，则返回0

这个新特征has_pro_or_max被添加到特征集X中，用于捕捉品牌型号中可能影响价格的关键词

# X['has_pro_or_max'] = df['phone_name'].str.contains('pro|max', case=False, regex=True).astype(int)

使用str.contains()方法检查phone_name列中是否包含“pro”或“max”（不区分大小写）

case=False：忽略大小写

regex=True：允许使用正则表达式

astype(int)：将布尔值（True/False）转换为整数（1/0）

这种方法与map()和lambda函数的效果相同，但更简洁

2.2特征标签归一化及编码

编写数据预处理函数 preprocessing，对标签和特征用 sklearn 中的 StandardScaler 进行归一化。

并且在该函数中，调用接口进行划分 80% 数据为训练集，20% 数据为测试集，函数的返回值为训练集和测试集的特征和标签。

调用该函数进行数据预处理和数据集划分，并打印出训练集和测试集的数组形状。

# 对标签和特征归一化，切分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as npdef df_preprocessing(X,y):
    std = StandardScaler()
    X = std.fit_transform(X)
    y = std.fit_transform(y.values.reshape(-1,1))    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)return X_train,X_test,y_train,y_testX_train,X_test,y_train,y_test = df_preprocessing(X,y)#X_train.shape,X_test.shape,y_train.shape,y_test.shapeprint('Number transactions X_train dataset:',X_train.shape)
print('Number transactions y_train dataset:',y_train.shape)
print('Number transactions X_test dataset:',X_test.shape)
print('Number transactions y_test dataset:',y_test.shape)

说明：

def df_preprocessing(X, y):std = StandardScaler()X = std.fit_transform(X)y = std.fit_transform(y.values.reshape(-1,1))

StandardScaler 的使用：

对特征 X 进行标准化：X = std.fit_transform(X)。

对标签 y 进行标准化：y = std.fit_transform(y.values.reshape(-1, 1))。

y.values.reshape(-1, 1)：将 y 从一维数组转换为二维数组，因为 StandardScaler 需要二维输入。

改进建议

标签是否需要标准化？

在许多回归任务中，标签不需要标准化，因为模型的输出可以直接与原始标签进行比较;如果对标签进行标准化，后续需要将预测结果反向转换为原始尺度

如果确实需要标准化标签，建议在预测后进行反标准化：

y_pred = std.inverse_transform(y_pred)

保存标准化器的状态

在实际应用中，标准化器（StandardScaler）的状态（均值和标准差）需要保存，以便在模型部署时对新数据进行相同的标准化处理

可以通过 joblib 或 pickle 保存标准化器：

from joblib import dump
dump(std, 'scaler.joblib')

处理异常值

在标准化之前，建议检查数据中是否存在异常值，因为异常值会对标准化产生较大影响