用Python分析波士頓的房?jī)r(jià)，酸爽！！！
這個(gè)是Kaggle專欄的第二篇，賽題名是：House Prices - Advanced Regression Techniques。在本文中你將會(huì)學(xué)習(xí)到：
單、多變量分析 相關(guān)性分析 缺失值和異常值處理 啞變量轉(zhuǎn)換
原notebook地址：
https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python
一、排名榜
讓我們看下排名榜，第一名真的是碾壓其他選手呀~所以，今天我們一起看看這個(gè)第一名的方案到底是多棒？
二、數(shù)據(jù)介紹
這份波士頓房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)集有4份數(shù)據(jù)，訓(xùn)練集train+測(cè)試集test+數(shù)據(jù)集的描述description+提交模板sample
其中訓(xùn)練集有81個(gè)特征，1460條數(shù)據(jù)；測(cè)試集81個(gè)特征，1459條數(shù)據(jù)。看下部分屬性介紹：
三、數(shù)據(jù)EDA
導(dǎo)入模塊和數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)探索：
導(dǎo)入庫(kù)
import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
#?繪圖相關(guān)
import?plotly.express?as?px
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?seaborn?as?sns
plt.style.use("fivethirtyeight")
#?數(shù)據(jù)建模
from?scipy.stats?import?norm
from?scipy?import?stats
from?sklearn.preprocessing?import?StandardScaler
#?警告
import?warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib?inline
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)信息
訓(xùn)練集整體是1460*81；而且很多的存在字段都存在缺失值
描述統(tǒng)計(jì)信息：
四、銷售價(jià)格SalePrice分析
原notebook文檔中，作者分析了很多自己關(guān)于這個(gè)題目和字段的看法，具體不闡述。下面介紹的是重點(diǎn)部分：
統(tǒng)計(jì)信息
單單看這個(gè)字段的統(tǒng)計(jì)信息：
分布直方圖如下，我們明顯感受到：
價(jià)格的分布偏離了正態(tài)分布 有明顯的正偏度現(xiàn)象 有明顯的峰值出現(xiàn)
偏度和峰度（skewness and kurtosis）
知識(shí)加油站：偏度和峰度
詳細(xì)的解釋參見文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53184516
偏度：衡量隨機(jī)變臉概率分布的不對(duì)稱性，是相對(duì)于平均值不對(duì)稱程度的度量，通過對(duì)偏度系數(shù)的測(cè)量，我們能夠判定數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱程度以及方向。 峰度：是研究數(shù)據(jù)分布陡峭或者平滑的統(tǒng)計(jì)量，通過對(duì)峰度系數(shù)的測(cè)量，我們能夠判定數(shù)據(jù)相對(duì)于正態(tài)分布而言是更陡峭還是更平緩。峰度接近0，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布；峰度>0，高尖分布；峰度<0，矮胖分布
偏度的兩種分布情況：
如果是左偏，則偏度小于0 如果是右偏，則偏度大于0
峰度的兩種分布情況：
如果是高瘦型，則峰度大于0 如果是矮胖型，則峰度小于0
#?打印銷售價(jià)格的偏度和峰度
print("Skewness（偏度）:?%f"?%?train['SalePrice'].skew())
print("Kurtosis（峰度）:?%f"?%?train['SalePrice'].kurt())
Skewness（偏度）:?1.882876
Kurtosis（峰度）:?6.536282
偏度和峰度值都是正的，明顯說明數(shù)據(jù)是右偏且高尖分布
SalePrice和數(shù)值型字段的關(guān)系
首先我們考察和居住面積的關(guān)系：
plt.figure(1,figsize=(12,6))
sns.scatterplot(x="GrLivArea",y="SalePrice",data=data)
plt.show()
#?plotly版本
px.scatter(data,x="GrLivArea",y="SalePrice",trendline="ols")
TotalBsmtSF VS SalePrice
#?2、TotalBsmtSF?
data?=?train[["SalePrice","TotalBsmtSF"]]
plt.figure(1,figsize=(12,6))
sns.scatterplot(x="TotalBsmtSF",y="SalePrice",data=data)
plt.show()
小結(jié)：我們可以觀察到這兩個(gè)特征和銷售價(jià)格之間是存在一定的線性關(guān)系。
價(jià)格和分類型字段的關(guān)系
1、OverallQual VS SalePrice
# 1、OverallQual：整體房屋質(zhì)量
#?總共10個(gè)類別
train["OverallQual"].value_counts()
5?????397
6?????374
7?????319
8?????168
4?????116
9??????43
3??????20
10?????18
2???????3
1???????2
Name:?OverallQual,?dtype:?int64
data?=?train[["SalePrice","OverallQual"]]
#?房屋整體質(zhì)量和房?jī)r(jià)的關(guān)系
#?繪制子圖：1號(hào)位
f,ax?=?plt.subplots(1,figsize=(12,6))
fig?=?sns.boxplot(x="OverallQual",y="SalePrice",data=data)
#?y軸的刻度范圍
fig.axis(ymin=0,ymax=800000)
plt.show()
2、YearBuilt VS SalePrice
住宅建造年份和銷售價(jià)格的關(guān)系
data?=?train[["SalePrice","YearBuilt"]]
#?建造年份和房?jī)r(jià)的關(guān)系
f,ax?=?plt.subplots(1,figsize=(16,8))
fig?=?sns.boxplot(x="YearBuilt",y="SalePrice",data=data)
#?y軸的刻度范圍
fig.axis(ymin=0,ymax=800000)
plt.show()
小結(jié)：銷售價(jià)格和住宅的整體質(zhì)量有很強(qiáng)的關(guān)系；但是和建筑年份的關(guān)系不大。但是在實(shí)際的買房過程中，我們還是會(huì)很在意年份
小結(jié)
對(duì)上面分析的一點(diǎn)小結(jié)：
地面生活區(qū)(GrLivArea)、地下室面積(GrLivArea)和銷售價(jià)格SalePrice都是呈現(xiàn)正向的線性相關(guān) 房屋的整體質(zhì)量(OverallQual)和建造年份(YearBuilt)好像也和銷售價(jià)格線性相關(guān)。常識(shí)來說，整體的質(zhì)量越好，價(jià)格越貴
五、相關(guān)性分析
為了探索眾多屬性之間的關(guān)系，進(jìn)行如下的分析：
兩兩屬性間的相關(guān)性（熱力圖） 銷售價(jià)格saleprice和其他屬性的關(guān)系（熱力圖） 關(guān)聯(lián)性最大的屬性間的關(guān)系（散點(diǎn)圖）
整體相關(guān)性
分析每?jī)蓚€(gè)屬性的相關(guān)性，并繪制熱力圖
上圖中有兩個(gè)值得關(guān)注的點(diǎn)：
TotalBsmtSF and 1stFlrSF GarageCar and GarageArea
這兩組變量都是強(qiáng)相關(guān)的，我們后續(xù)的分析只取其中一個(gè)
縮放相關(guān)矩陣（銷售價(jià)格saleprice）
從上面的熱力圖中選擇和SalePrice相關(guān)性最強(qiáng)的前10個(gè)特征來繪制熱力圖
sns.set(font_scale=1.25)
hm?=?sns.heatmap(
????cm,??#?繪圖數(shù)據(jù)
????cbar=True,??#?是否將顏色條作為圖例，默認(rèn)True
????annot=True,??#?是否顯示數(shù)值
????square=True,??#?是否使熱力圖每個(gè)單元為正方形，默認(rèn)為False
????fmt='.2f',??#?保留兩位小數(shù)
????annot_kws={'size':10},
????xticklabels=cols.values,?#?xy軸設(shè)置
????yticklabels=cols.values)
plt.show()
小結(jié)1
通過上面的縮放熱力圖，我們可以得到下面的結(jié)論：
'OverallQual', 'GrLivArea' and 'TotalBsmtSF'是真的和'SalePrice'呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān) 'GarageCars' and 'GarageArea' 也是兩個(gè)相關(guān)性比較強(qiáng)的特征；而且他們都是同時(shí)出現(xiàn)，后續(xù)選取GarageCars進(jìn)行分析 建筑年限'YearBuilt'相對(duì)來說，相關(guān)性比較低
變量離散圖
將銷售價(jià)格SalePrice和幾個(gè)相關(guān)性比較強(qiáng)的特征放在一起，繪制變量離散圖
sns.set()
#?待分析的變量
cols?=?['SalePrice',?'OverallQual',?'GrLivArea',?'GarageCars',?'TotalBsmtSF',?'FullBath',?'YearBuilt']
sns.pairplot(train[cols],size=2.5)
plt.show()
小結(jié)2
正對(duì)角線方向上是變量的直方圖，解釋變量和被解釋變量SalePrice，其他的則是散點(diǎn)圖。
如果圖中呈現(xiàn)直線或者橫線的散點(diǎn)，則說明該變量是離散的，比如第1行4列的變量，y軸是SalePrice，x軸是YearBuilt，直線說明YearBuilt是離散的
六、缺失值處理
針對(duì)缺失值的情況，主要是討論兩點(diǎn)：
缺失值分布情況怎么樣？ 缺失值是隨機(jī)的？還有具有某種規(guī)律
缺失值占比
1、查看每個(gè)字段的缺失值情況
#?每個(gè)字段的缺失值數(shù)量：降序
total?=?train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
total.head()
PoolQC?????????1453
MiscFeature????1406
Alley??????????1369
Fence??????????1179
FireplaceQu?????690
dtype:?int64
2、轉(zhuǎn)成百分比
#?每個(gè)字段的缺失值?/?總數(shù)
percent?=?(train.isnull().sum()?/?train.isnull().count()).sort_values(ascending=False)
percent.head()
PoolQC?????????0.995205
MiscFeature????0.963014
Alley??????????0.937671
Fence??????????0.807534
FireplaceQu????0.472603
dtype:?float64
3、數(shù)據(jù)合并，整體的缺失值情況：
刪除缺失值
原文中分析了很多，最后的結(jié)論：
In summary, to handle missing data,
1、we'll delete all the variables with missing data, except the variable 'Electrical'.
2、In 'Electrical' we'll just delete the observation with missing data.
#?步驟1：需要?jiǎng)h除的字段
missing_data[missing_data["Total"]?>?1].index
Index(['PoolQC',?'MiscFeature',?'Alley',?'Fence',?'FireplaceQu',?'LotFrontage',
???????'GarageYrBlt',?'GarageCond',?'GarageType',?'GarageFinish',?'GarageQual',
???????'BsmtFinType2',?'BsmtExposure',?'BsmtQual',?'BsmtCond',?'BsmtFinType1',
???????'MasVnrArea',?'MasVnrType'],
??????dtype='object')
#?第一步
train?=?train.drop(missing_data[missing_data["Total"]?>?1].index,1)
#?第二步
train?=?train.drop(train.loc[train["Electrical"].isnull()].index)
七、離群點(diǎn)out liars
查找離群點(diǎn)
##?數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化standardizing?data
#?np.newaxis?增加數(shù)據(jù)維度，一維變成二維
saleprice_scaled?=?StandardScaler().fit_transform(train["SalePrice"][:,np.newaxis])
saleprice_scaled[:5]
array([[?0.34704187],
???????[?0.0071701?],
???????[?0.53585953],
???????[-0.5152254?],
???????[?0.86943738]])
#?查看前10和最后10位的數(shù)據(jù)
# argsort：返回的是索引值；默認(rèn)是升序排列，最小的在最前面，最大的在最后
low_range?=?saleprice_scaled[saleprice_scaled[:,0].argsort()][:10]
high_range?=?saleprice_scaled[saleprice_scaled[:,0].argsort()][-10:]
print(low_range)
print('----------')
print(high_range)
小結(jié)3
low_range接近，且離0比較近 high_range離0很遠(yuǎn)；且7+的數(shù)據(jù)就應(yīng)該是離群點(diǎn)了
單變量分析1
data?=?train[["SalePrice","GrLivArea"]]
data.plot.scatter(x="GrLivArea",y="SalePrice",ylim=(0,800000))
plt.show()
很明顯的，兩個(gè)變量（屬性）存在一種線性關(guān)系
刪除離群點(diǎn)
指定刪除某個(gè)字段為具體值的方法：
單變量分析2
data?=?train[["SalePrice","TotalBsmtSF"]]???#?待分析的兩個(gè)變量
data.plot.scatter(x="TotalBsmtSF",y="SalePrice",ylim=(0,800000))
plt.show()
八、深入理解SalePrice
主要從以下幾個(gè)方面來深入研究銷售價(jià)格：
Normality：歸一化 Homoscedasticity：同方差性 Linearity：線性特質(zhì) Absence of correlated errors：相關(guān)誤差
Normality歸一化（SalePrice）
sns.distplot(train["SalePrice"],fit=norm)
fig?=?plt.figure()
res?=?stats.probplot(train["SalePrice"],?plot=plt)
我們發(fā)現(xiàn)：銷售價(jià)格不是正態(tài)分布的，出現(xiàn)了右偏度；同時(shí)也不遵循對(duì)數(shù)變化的規(guī)律。
為了解決這個(gè)問題：實(shí)施對(duì)數(shù)變換
##?對(duì)數(shù)變換
train["SalePrice"]?=?np.log(train["SalePrice"])
sns.distplot(train["SalePrice"],fit=norm)
fig?=?plt.figure()
res?=?stats.probplot(train["SalePrice"],?plot=plt)
實(shí)施對(duì)數(shù)變換后效果好了很多的
Normality-歸一化（GrLivArea）
sns.distplot(train["GrLivArea"],fit=norm)
fig?=?plt.figure()
res?=?stats.probplot(train["GrLivArea"],?plot=plt)
對(duì)數(shù)變換前的效果：
執(zhí)行對(duì)數(shù)變換及效果：
#?執(zhí)行相同的對(duì)數(shù)操作
train["GrLivArea"]?=?np.log(train["GrLivArea"])
sns.distplot(train["GrLivArea"],fit=norm)
fig?=?plt.figure()
res?=?stats.probplot(train["GrLivArea"],?plot=plt)
Normality-歸一化（TotalBsmtSF）
sns.distplot(train["TotalBsmtSF"],fit=norm)
fig?=?plt.figure()
res?=?stats.probplot(train["TotalBsmtSF"],?plot=plt)
處理之前的效果：
如何處理上面的特殊部分？
#?增加一列數(shù)據(jù)
train['HasBsmt']?=?0
#?當(dāng)TotalBsmtSF>0?則賦值1
train.loc[train['TotalBsmtSF']>0,'HasBsmt']?=?1
#?對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換：等于1的部分
train.loc[train['HasBsmt']==1,'TotalBsmtSF']?=?np.log(train['TotalBsmtSF'])
#?繪圖
data?=?train[train['TotalBsmtSF']>0]['TotalBsmtSF']
sns.distplot(data,fit=norm)
fig?=?plt.figure()
res?=?stats.probplot(data,?plot=plt)
九、同方差性
檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間的同方差性最好的方法就是作圖。
The best approach to test homoscedasticity for two metric variables is graphically
1、討論：'SalePrice' 和'GrLivArea'之間的關(guān)系
2、討論SalePrice' 和 'TotalBsmtSF'
We can say that, in general, 'SalePrice' exhibit equal levels of variance across the range of 'TotalBsmtSF'. Cool!
從上面的兩張圖中，我們看到：銷售價(jià)格和另外兩個(gè)變量都是呈現(xiàn)一定的正向關(guān)系
十、生成啞變量
虛擬變量( Dummy Variables) 又稱虛設(shè)變量、名義變量或啞變量，用以反映質(zhì)的屬性的一個(gè)人工變量，是量化了的自變量，通常取值為0或1。
Pandas中的get_dummies函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)：
train?=?pd.get_dummies(train)??#?生成啞變量
train
十一、總結(jié)
至此，我們完成了以下的內(nèi)容：
整體變量間的相關(guān)性分析 重點(diǎn)分析了變量“SalePrice” 處理缺失值和異常值（離群點(diǎn)） 做了一些統(tǒng)計(jì)分析，將分類變量變成了啞變量
自己需要后續(xù)補(bǔ)充深入學(xué)習(xí)的點(diǎn)：
多元統(tǒng)計(jì)分析 偏度和峰度 啞變量的深入 標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化
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