基于pandas和seaborn进行数据可视化以及相关性分析

本博客学习pandas数据结构和seabon，以kaggle数据集为例，完成数据可视化以及相关性分析。数据总共12列，其中Survived列为target属性（y属性）。

加载原始数据

train_data = pd.read_csv('../datas/train.csv')  # train setprint train_data.head()

可视化相关性矩阵

计算各个属性的线性相关性，颜色越深相关性越大，并将与Survived相关性排序打印。

hitmapTemp = train_data[['Pclass','Age','SibSp','Parch','Fare','Survived']]hitmapData = hitmapTemp.corr()f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))sns.heatmap(hitmapData, vmax=1, square=True)plt.savefig('./figs/Correlation-Matrix.png')hitmap_dict = hitmapData['Survived'].to_dict()del hitmap_dict['Survived']print("List the numerical features decendingly by their correlation with Sale Price:\n")for ele in sorted(hitmap_dict.items(), key = lambda x: -abs(x[1])):

Pclass : -0.338481035961
Fare : 0.257306522385
Parch : 0.0816294070835
Age : -0.0772210945722
SibSp : -0.0353224988857

具体分析Pclass特征

• 统计Pclass特征每个值的个数

print train_data['Pclass'].value_counts()

3 491
1 216
2 184
Name: Pclass, dtype: int64

• 统计Pclass属性与Survived属性之间关系

print train_data[['Pclass', 'Survived']].groupby(['Pclass'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)

Pclass Survived
0 1 0.629630
1 2 0.472826
2 3 0.242363

• Pclass- Age 画盒图

plt.figure(figsize = (12, 6))sns.boxplot(x = 'Pclass', y = 'Age',  data = train_data)xt = plt.xticks(rotation=45)plt.show()

从图中我们可以看出级别越高，年纪也高

• Age, Surviverd 画回归图

plt.figure(figsize = (12, 6))sns.regplot(x = 'Age', y = 'Survived', data = train_data)plt.title('Age')plt.show()

从图片我们大概可以看出，Age与Survived成反比例关系，也就是年纪越大存活概率越小。

• (Class，Sex) Vs Age矩阵条形分布图

# (Class，Sex) Vs Age 分布图plt.figure(figsize = (12, 6))grid = sns.FacetGrid(train_data, row='Pclass', col='Sex', size=2.2, aspect=1.6)grid.map(plt.hist, 'Age', bins=10) # 将Age分为10段的binsgrid.add_legend()plt.show()

• Class Vs Age 矩阵分布图（指行或者列）

plt.figure(figsize = (12, 6))grid = sns.FacetGrid(train_data, col='Pclass', size=2.2, aspect=1.6)grid.map(plt.hist, 'Age', bins=10) # 将Age分为10段的binsgrid.add_legend()plt.show()

• Class Vs Age Survived 矩阵散点图

plt.figure(figsize = (12, 6))grid = sns.FacetGrid(train_data, col='Pclass', size=2.2, aspect=1.6) #确定几个图形的分布grid.map(plt.scatter, 'Age','Survived')grid.add_legend()plt.show()

总结

pandas数据结构可以方便实现数据预处理，包括基本元素统计、均值、缺失值以及过滤，加上seaborn和matplotlib实现数据相关性分析以及特征可视化分析。