二手车交易价格预测——Task2

二手车交易价格预测——Task2

  • EDA-数据探索性分析
    • 一、目标
    • 二、载入相关库
    • 三、载入数据，并做相关分析
      • （一）特征集
      • （二）数据总览
      • （三）判断数据缺失和异常
      • （四）了解预测值的分布
    • 三、特征分类
      • （一）现将要分析的特征单独分离出来
      • （二）价格特征分为**数字特征**和**类型特征**
      • （三）再分别处理
        • 3.1查看unique分布
    • 四、 数字特征分析
        • (一) 相关性分析
        • (二) 查看几个特征的偏度和峰值
        • (三) 每个数字特征的分布可视化
    • 五、类型特征分析
        • (一) unique分布
        • (二)类别特征箱形图可视化
        • (三) 类别特征的小提琴图可视化
        • (四) 类别特征的柱形图可视化
        • (五) 类别特征的每个类别频数可视化(count_plot)
    • 六、生成数据报告

EDA-数据探索性分析

探索性数据分时是对调查、观测所得到的一些初步的杂乱无章的数据，在尽量少的先验假定下进行处理，通过作图、指标等形式和方程拟合、计算某些特征量等手段，探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。

一、目标

1）查看数据分析分布结构和变量之间的关系；
2）用来评估和验证假设，基于这些假设得到未来推论；
3）在提出假说之前，EDA帮助我们先了解数据，提供试验的想法；
4）通过研究数据，确定哪些变量具有最大的预测力，然后选择相应的统计工具，来建立我们的预测模型。

二、载入相关库

#coding:utf-8
#导入warnings包，利用过滤器来实现忽略警告语句
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import missingno as msno

三、载入数据，并做相关分析

path = './datacsv/'
Train_data = pd.read_csv(path+'used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
Test_data = pd.read_csv(path+'used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')

（一）特征集

  • name - 汽车编码
  • regDate - 汽车注册时间
  • model - 车型编码
  • brand - 品牌
  • bodyType - 车身类型
  • fuelType - 燃油类型
  • gearbox - 变速箱
  • power - 汽车功率
  • kilometer - 汽车行驶公里
  • notRepairedDamage - 汽车有尚未修复的损坏
  • regionCode - 看车地区编码
  • seller - 销售方
  • offerType - 报价类型
  • creatDate - 广告发布时间
  • price - 汽车价格
  • v_0’, ‘v_1’, ‘v_2’, ‘v_3’, ‘v_4’, ‘v_5’, ‘v_6’, ‘v_7’, ‘v_8’, ‘v_9’, ‘v_10’, ‘v_11’, ‘v_12’, ‘v_13’,‘v_14’（根据汽车的评 论、标签等大量信息得到的embedding向量）【匿名特征】

（二）数据总览

Train_data.head().append(Train_data.tail())

在这里插入图片描述

Train_data.shape

(150000, 31)

Test_data.head().append(Test_data.tail())

在这里插入图片描述

Test_data.describe()

在这里插入图片描述

# 熟悉数据类型
Test_data.info()

在这里插入图片描述

（三）判断数据缺失和异常

1） 查看每列存在NAN的情况

Train_data.isnull().sum()# NAN可视化
missing = Train_data.isnull().sum()
missing = missing[missing > 0]
missing.sort_values(inplace=True)
missing.plot.bar()

在这里插入图片描述

# 可视化看缺省值
msno.matrix(Train_data.sample(250))
msno.bar(Train_data.sample(1000))

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# 对缺省值进行处理
Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()
Train_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)
Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()
Train_data.isnull().sum()# 每列数值缺失值的情况
Train_data.isnull().sum()

在这里插入图片描述

# 对该列[notRepairedDamage]的值进行计数并排序
Test_data['notRepairedDamage'].value_counts()
Test_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)Train_data["seller"].value_counts()
Train_data["offerType"].value_counts()
Train_data.head()

在这里插入图片描述

del Train_data["seller"] 
del Train_data["offerType"] 
del Test_data["seller"] 
del Test_data["offerType"]

（四）了解预测值的分布

Train_data['price']
Train_data['price'].value_counts()# 1) 总体分布概况（无界约翰逊分布等） 
import scipy.stats as st
y = Train_data['price'] 
plt.figure(1); plt.title('Johnson SU') 
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu) 
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)
# 价格不服从正态分布，所以在进行回归之前，它必须进行转换。虽然对数变换做得很好，但佳拟合是无界约翰 逊分布

在这里插入图片描述

# 价格不服从正态分布，所以在进行回归之前，它必须进行转换。虽然对数变换做得很好，但佳拟合是无界约翰 逊分布
## 2) 查看skewness（偏度） and kurtosis（峰度）
sns.distplot(Train_data['price']); 
print("Skewness: %f" % Train_data['price'].skew()) 
print("Kurtosis: %f" % Train_data['price'].kurt())

在这里插入图片描述

三、特征分类

（一）现将要分析的特征单独分离出来

# 分离label即预测值 
Y_train = Train_data['price']

（二）价格特征分为数字特征和类型特征

# 分离label即预测值 
# 数字特征 
# numeric_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.number]) 
# numeric_features.columns 
# # 类型特征 
# categorical_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.object]) 
# categorical_features.columns
#即
numeric_features=['power','kilometer','v_0','v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7','v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14']
categorical_features = ['name','model','brand','bodyType','fuelType','gearbox','power','kilometer','notRepairedDamage','regionCode']

（三）再分别处理

3.1查看unique分布

	# 特征nunique分布
for cat_fea in categorical_features:print(cat_fea + "的特征分布如下：")print("{}特征有个{}不同的值".format(cat_fea, Train_data[cat_fea].nunique()))print(Train_data[cat_fea].value_counts())

四、 数字特征分析

numeric_features.append('price')
Train_data.head()

(一) 相关性分析


price_numeric = Train_data[numeric_features] 
correlation = price_numeric.corr() 
print(correlation['price'].sort_values(ascending = False),'\n')

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(二) 查看几个特征的偏度和峰值

del price_numeric['price']
for col in numeric_features:    print('{:15}'.format(col),           'Skewness: {:05.2f}'.format(Train_data[col].skew()) ,           '   ' ,          'Kurtosis: {:06.2f}'.format(Train_data[col].kurt())           )

在这里插入图片描述

(三) 每个数字特征的分布可视化

f = pd.melt(Train_data, value_vars=numeric_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False)
g = g.map(sns.distplot, "value")

## 4) 数字特征相互之间的关系可视化 
sns.set() 
columns = ['price', 'v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5',  'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14'] 
sns.pairplot(Train_data[columns],size = 2 ,kind ='scatter',diag_kind='kde') 
plt.show()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

五、类型特征分析

(一) unique分布

for fea in categorical_features:    print(Train_data[fea].nunique())

(二)类别特征箱形图可视化

# 因为 name和 regionCode的类别太稀疏了，这里我们把不稀疏的几类画一下
categorical_features = ['model','brand','bodyType','fuelType','gearbox','notRepairedDamage'] 
for c in categorical_features:    Train_data[c] = Train_data[c].astype('category')    if Train_data[c].isnull().any():        Train_data[c] = Train_data[c].cat.add_categories(['MISSING'])        Train_data[c] = Train_data[c].fillna('MISSING')def boxplot(x, y, **kwargs):    sns.boxplot(x=x, y=y)    x=plt.xticks(rotation=90)
f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5)
g = g.map(boxplot, "value", "price")

(三) 类别特征的小提琴图可视化

catg_list = categorical_features 
target = 'price' 
for catg in catg_list :    sns.violinplot(x=catg, y=target, data=Train_data)    	plt.show()

(四) 类别特征的柱形图可视化

def bar_plot(x, y, **kwargs):    sns.barplot(x=x, y=y)   x=plt.xticks(rotation=90)f = pd.melt(Train_data, id_vars=['price'], value_vars=categorical_features) 
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5) 
g = g.map(bar_plot, "value", "price")

(五) 类别特征的每个类别频数可视化(count_plot)

def count_plot(x,  **kwargs):    sns.countplot(x=x)    x=plt.xticks(rotation=90)
f = pd.melt(Train_data,  value_vars=categorical_features) 
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, size=5) 
g = g.map(count_plot, "value")

六、生成数据报告

import pandas_profiling
pfr = pandas_profiling.ProfileReport(Train_data) 
pfr.to_file("./example.html")

在生成报告的时候时间可能比较长（大概是30分钟），可以去干自己的事情。

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