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iris鸢尾花数据集最全数据分析写在前面本文介绍数据预处理

来源：花匠小妙招时间：2024-11-03 05:51

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写在前面

在写这篇文章之前，首先安利下jupyter，简直是神作，既可以用来写文章，又可以用来写代码，文章和代码并存，简直就是写代码/文章/教程的利器。

安装很简单： pip install jupyter

使用很简单: 当前面目录下 shift+右键呼出在此处打开命令窗口，输入 jupyter notebook 召唤神龙。

上面这段文字在jupyter中是这样的（markdown格式）：

![](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9hNENBY3JTUWw5Y3A1NVlJenNxaDhueExCVUFIcjN6VVE4WWJlQ0Q3UDdJY3Rzb0g5VE5pYWR0dHo4MGs5NjJlYkRnYWZWcmljYWljaWJLSThmT1JXUlY1RmcvNjQw?x-oss-
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本文介绍

基于iris数据集进行数据分析。

iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher，1936收集整理。iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。（来自百度百科）

数据预处理

首先使用padas相关的库进行数据读取，处理和预分析。

pandas的可视化user guide参见：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html

首先读取信息，并查看数据的基本信息：可以看到数据的字段，数量，数据类型和大小。

%matplotlib notebook import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 iris = pd.read_csv('iris.data.csv')

iris.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 150 entries, 0 to 149 Data columns (total 5 columns): Sepal.Length 150 non-null float64 Sepal.Width 150 non-null float64 Petal.Length 150 non-null float64 Petal.Width 150 non-null float64 type 150 non-null object dtypes: float64(4), object(1) memory usage: 5.9+ KB [/code] ```code 12345678910111213

# 前5个数据 iris.head()

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width type 0 5.1 3.5 1.4 0.2 1 4.9 3.0 1.4 0.2 2 4.7 3.2 1.3 0.2 3 4.6 3.1 1.5 0.2 4 5.0 3.6 1.4 0.2

# 数据描述 iris.describe()

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width count 150.000000 150.000000 150.000000 mean 5.843333 3.054000 3.758667 std 0.828066 0.433594 1.764420 min 4.300000 2.000000 1.000000 25% 5.100000 2.800000 1.600000 50% 5.800000 3.000000 4.350000 75% 6.400000 3.300000 5.100000 max 7.900000 4.400000 6.900000

箱线图描述了数据的分布情况，包括：上下界，上下四分位数和中位数，可以简单的查看数据的分布情况。
比如：上下四分位数相隔较远的话，一般可以很容易分为2类。
在《深入浅出统计分析》一书中，一个平均年龄17岁的游泳班，可能是父母带着婴儿的早教班，这种情况在箱线图上就能够清楚的反映出来。

# 箱线图 iris.plot(kind='box', subplots=True, layout=(2,