Python数据分析项目实例2：使用seaborn分析鸢尾花(Iris)数据集

iris数据集下载(免费)：https://download.csdn.net/download/weixin_44940488/20718531

使用的分析软件：jupyter notebook

主要语法知识：Python数据清洗与整理、seaborn数据可视化。

from pandas import Series,DataFrame

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

import seaborn as sns

iris_data = pd.read_csv(open('数据iris-data.csv'))

iris_data.head()

      鸢尾花数据集经常用于及其学习（分类算法）的入门例子。其中，sepal_length_cm：为花萼长度； sepal_width_cm：为花萼宽度； petal_length_cm：为花瓣长度； petal_width_cm：花瓣宽度。

         通过数据可视化和分析，按照鸢尾花的特征分出鸢尾花的类别。其中涉及到的主要语法知识是数据清洗与整理。

iris_data.shape

iris_data.describe()

 通过结果可以看出，共有150条数据，通过每个字段的平均值和方差，看不出有异常值。

iris_data['class'].unique()

iris_data.ix[iris_data['class'] == 'versicolor', 'class'] = 'Iris-versicolor'

iris_data.ix[iris_data['class'] == 'Iris-setossa', 'class'] = 'Iris-setosa'

iris_data['class'].unique()

        回到异常值处理中，这里分析可能是分类原因，数据都很均衡。下面利用seaborn绘制散点图矩阵。

sns.scatterplot(x='petal_width_cm',y='petal_length_cm',data = iris_data,

color='blue',marker='+',s = 20)

sns.pairplot(iris_data, hue='class')

iris_data.ix[iris_data['class'] == 'Iris-setosa', 'sepal_width_cm'].hist()

iris_data = iris_data.loc[(iris_data['class'] != 'Iris-setosa') | (iris_data['sepal_width_cm'] >= 2.5)]

iris_data.loc[iris_data['class'] == 'Iris-setosa', 'sepal_width_cm'].hist()

iris_data.loc[(iris_data['class'] == 'Iris-versicolor') &

(iris_data['sepal_length_cm'] < 1.0)]

       图中的sepal_length_cm数据很小，有可能是单位错误，这里输入的是以m为单位，通过与其他数据的比较，初步认定可能是单位设置问题。通过以下代码，对数据乘以100。

iris_data.loc[(iris_data['class'] == 'Iris-versicolor') &

(iris_data['sepal_length_cm'] < 1.0),

'sepal_length_cm'] *= 100.0

iris_data.isnull().sum()

iris_data[iris_data['petal_width_cm'].isnull()]

iris_data.dropna(inplace=True)

iris_data.to_csv('数据iris-clean-data.csv', index=False) 5.  数据探索

iris_data = pd.read_csv(open('数据iris-clean-data.csv'))

iris_data.head()

iris_data.shape

sns.pairplot(iris_data, hue='class')

iris_data.boxplot(column='petal_length_cm', by='class',grid=False,figsize=(6,6))

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