? ? ? 數(shù)據(jù)可視化是指用圖形或表格的方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。圖表能夠清楚地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)性質(zhì)， 以及數(shù)據(jù)間或?qū)傩蚤g的關(guān)系，可以輕易地讓人看圖釋義。用戶通過探索圖（Exploratory Graph）可以了解數(shù)據(jù)的特性、尋找數(shù)據(jù)的趨勢、降低數(shù)據(jù)的理解門檻。? ? ? 本章主要采用 Pandas 的方式來畫圖，而不是使用 Matplotlib 模塊。其實 Pandas 已經(jīng)把 Matplotlib 的畫圖方法整合到 DataFrame 中，因此在實際應(yīng)用中，用戶不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成畫圖的工作。? ? ? 折線圖（line chart）是最基本的圖表，可以用來呈現(xiàn)不同欄位連續(xù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。繪制折線圖使用的是 plot.line() 的方法，可以設(shè)置顏色、形狀等參數(shù)。在使用上，拆線圖繪制方法完全繼承了 Matplotlib 的用法，所以程序最后也必須調(diào)用 plt.show() 產(chǎn)生圖，如圖8.4 所示。df_iris[['sepal?length?(cm)']].plot.line()?
plt.show()
ax?=?df[['sepal?length?(cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--')?
ax.set(xlabel="index",?ylabel="length")
plt.show()
? ? ?散布圖（Scatter Chart）用于檢視不同欄位離散數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。繪制散布圖使用的是 df.plot.scatter()，如圖8.5所示。df?=?df_iris
df.plot.scatter(x='sepal?length?(cm)',?y='sepal?width?(cm)')
from?matplotlib?import?cm?
cmap?=?cm.get_cmap('Spectral')
df.plot.scatter(x='sepal?length?(cm)',
??????????y='sepal?width?(cm)',?
??????????s=df[['petal?length?(cm)']]*20,?
??????????c=df['target'],
??????????cmap=cmap,
??????????title='different?circle?size?by?petal?length?(cm)')
? ? ?直方圖（Histogram Chart）通常用于同一欄位，呈現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)的分布狀況，與直方圖類似的另一種圖是長條圖（Bar Chart），用于檢視同一欄位，如圖 8.6 所示。df[['sepal?length?(cm)',?'sepal?width?(cm)',?'petal?length?(cm)','petal?width?(cm)']].plot.hist()
2?df.target.value_counts().plot.bar()
? ? ? 圓餅圖（Pie Chart）可以用于檢視同一欄位各類別所占的比例，而箱形圖（Box Chart）則用于檢視同一欄位或比較不同欄位數(shù)據(jù)的分布差異，如圖 8.7 所示。df.target.value_counts().plot.pie(legend=True)
df.boxplot(column=['target'],?gsize=(10,5))
? ? ?本節(jié)利用兩個真實的數(shù)據(jù)集實際展示數(shù)據(jù)探索的幾種手法。? ? ? 在美國社區(qū)調(diào)查（American Community Survey）中，每年約有 350 萬個家庭被問到關(guān)于他們是誰及他們?nèi)绾紊畹脑敿殕栴}。調(diào)查的內(nèi)容涵蓋了許多主題，包括祖先、教育、工作、交通、互聯(lián)網(wǎng)使用和居住。? ? ??數(shù)據(jù)來源：https://www.kaggle.com/census/2013-american-community-survey。? ? ??? 數(shù)據(jù)名稱：2013 American Community Survey。? ? ???先觀察數(shù)據(jù)的樣子與特性，以及每個欄位代表的意義、種類和范圍。#?讀取數(shù)據(jù)
df?=?pd.read_csv("./ss13husa.csv")
#?欄位種類數(shù)量
df.shape
#?(756065,231)
#?欄位數(shù)值范圍
df.describe()
? ? ? 先將兩個 ss13pusa.csv 串連起來，這份數(shù)據(jù)總共包含 30 萬筆數(shù)據(jù)，3 個欄位：SCHL ( 學(xué)歷，School Level)、 PINCP ( 收入，Income) 和 ESR ( 工作狀態(tài)，Work Status)。pusa?=?pd.read_csv("ss13pusa.csv")?pusb?=?pd.read_csv("ss13pusb.csv")
#?串接兩份數(shù)據(jù)
col?=?['SCHL','PINCP','ESR']
df['ac_survey']?=?pd.concat([pusa[col],pusb[col],axis=0)
? ? ? 依據(jù)學(xué)歷對數(shù)據(jù)進行分群，觀察不同學(xué)歷的數(shù)量比例，接著計算他們的平均收入。group?=?df['ac_survey'].groupby(by=['SCHL'])?print('學(xué)歷分布:'?+?group.size())
group?=?ac_survey.groupby(by=['SCHL'])?print('平均收入:'?+group.mean())
? ? ? 波士頓房屋數(shù)據(jù)集（Boston House Price Dataset）包含有關(guān)波士頓地區(qū)的房屋信息， 包 506 個數(shù)據(jù)樣本和 13 個特征維度。? ? ?數(shù)據(jù)來源：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/。? ? ???數(shù)據(jù)名稱：Boston House Price Dataset。? ? ?先觀察數(shù)據(jù)的樣子與特性，以及每個欄位代表的意義、種類和范圍。? ? ?可以用直方圖的方式畫出房價（MEDV）的分布，如圖 8.8 所示。df?=?pd.read_csv("./housing.data")
#?欄位種類數(shù)量
df.shape
#?(506,?14)
#欄位數(shù)值范圍df.describe()
import?matplotlib.pyplot?as?plt?
df[['MEDV']].plot.hist()?
plt.show()
注：圖中英文對應(yīng)筆者在代碼中或數(shù)據(jù)中指定的名字，實踐中讀者可將它們替換成自己需要的文字。? ? ?接下來需要知道的是哪些維度與“房價”關(guān)系明顯。先用散布圖的方式來觀察，如圖8.9所示。#?draw?scatter?chart?
df.plot.scatter(x='MEDV',?y='RM')?.
plt.show()
? ? ? 最后，計算相關(guān)系數(shù)并用聚類熱圖（Heatmap）來進行視覺呈現(xiàn)，如圖 8.10 所示。#?compute?pearson?correlation?
corr?=?df.corr()
#?draw??heatmap?
import?seaborn?as?sns?
corr?=?df.corr()?
sns.heatmap(corr)?
plt.show()
? ? ? 顏色為紅色，表示正向關(guān)系；顏色為藍色，表示負向關(guān)系；顏色為白色，表示沒有關(guān)系。RM 與房價關(guān)聯(lián)度偏向紅色，為正向關(guān)系；LSTAT、PTRATIO 與房價關(guān)聯(lián)度偏向深藍， 為負向關(guān)系；CRIM、RAD、AGE 與房價關(guān)聯(lián)度偏向白色，為沒有關(guān)系。
