1. 定义缺失值。np.nan是Numpy缺失的一个表示 

2. 计数值，

   len来计数

   apply函数遍历每一列

3. df.iloc[指定的行数开头:指定的行数结尾，指定的列数]
   unique函数看这一个特征有多少个不同的值

4. 找0值

df.iloc[:,0:3] ==0 会返回每一个值是否是0的一个数组True或者False
np.sum对数组取和（True当作1，False当作0）算出有多少个True

统计指标可以自己去构建，以上是常规指标

1. 读取下载的数据。把数据集都进来命名df

2. lable属于预测目标，‘TARGET’就是特征的名字。在df中把因变量TARGET取出来命名为lable

3. 删除掉一些不需要的值。把ID,TARGET这两列去掉重新赋值为df
   

依赖包：Numpy

             Pandas

             Scipy

依赖包：1、numpy 2、pandas 3、scipy

数据诊断的目的：1、了解特征的分布，缺失和异常等情况  2、统计指标可直接用于数据预处理

测试

统计指标介绍

数据获取与读取1

数据诊断目的

数据诊断的目的

课程目标，掌握数据的统计指标

1.# 2.Calculating Running time

import timeit

start = timeit.default_timer()

df_eda_summary = eda_analysis(missSet=[np.nan, 9999999999, -999999], df=df.iloc[:, 0:3])

print('EDA Running Time: {0:.2f} seconds'.format(timeit.default_timer() - start))

上面是时间的测试示例，我们去测试每一块所用时间，由此可以判断我们的优化重点，经过测试可知，众数部分的时间较长，所以我们后期可对这一部分进行优化，优化的方法有：1）注释掉没用的代码 2）使用更好的方法去替代原有方法。

# 数据分析工具
from __future__ import division  # 除的结果是小数
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats


def fill_fre_top_5(x):  # 频数前五位的函数：若不足5，则nan补齐
    if (len(x)) <= 5:
        new_array = np.full(5, np.nan)
        new_array[0:len(x)] = x
        return new_array


def eda_analysis(missSet=[np.nan, 9999999999, -999999], df=None):
    # 种类计数
    count_un = df.apply(lambda x: len(x.unique()))
    count_un = count_un.to_frame('count')  # 转成dataframe

    # 零的计数
    count_zero = df.apply(lambda x: np.sum(x == 0))
    count_zero = count_zero.to_frame('count_zero')

    # 均值
    df_mean = df.apply(lambda x: np.mean(x[~np.isin(x, missSet)]))
    df_mean = df_mean.to_frame('mean')

    # 中位数
    df_median = df.apply(lambda x: np.median(x[~np.isin(x, missSet)]))
    df_median = df_median.to_frame('median')

    # 众数
    df_mode = df.apply(lambda x: stats.mode(x[~np.isin(x, missSet)])[0][0])
    df_mode = df_mode.to_frame('mode')

    # 众数的频数和比例
    df_mode_count = df.apply(lambda x: stats.mode(x[~np.isin(x, missSet)])[1][0])
    df_mode_count = df_mode_count.to_frame('mode_count')
    df_mode_perct = df_mode_count / df.shape[0]
    df_mode_perct.columns = ['mode_perct']

    # 最小值
    df_min = df.apply(lambda x: np.min(x[~np.isin(x, missSet)]))
    df_min = df_min.to_frame('min')

    # 最大值
    df_max = df.apply(lambda x: np.min(x[~np.isin(x, missSet)]))
    df_max = df_max.to_frame('max')

    # 分位数
    json_quantile = {}
    for i, name in enumerate(df.columns):
        json_quantile[name] = np.percentile(df[name][~np.isin(df[name], missSet)], (1, 5, 25, 50, 75, 95, 99))
    df_quantile = pd.DataFrame(json_quantile)[df.columns].T
    df_quantile.columns = ['quan01', 'quan05', 'quan25', 'quan50', 'quan75', 'quan95', 'quan99']

    # 频数（产出为数组，不能使用apply）
    json_fre_name = {}
    json_fre_count = {}

    for i, name in enumerate(df.columns):
        # 频数前五的数
        index_name = df[name][~np.isin(df[name], missSet)].value_counts().iloc[0:5, ].index.values
        index_name = fill_fre_top_5(index_name)

        json_fre_name[name] = index_name

        # 频数前五的数的频数
        value_count = df[name][~np.isin(df[name], missSet)].value_counts().iloc[0:5, ].values
        value_count = fill_fre_top_5(value_count)

        json_fre_count[name] = value_count

    df_fre_name = pd.DataFrame(json_fre_name)[df.columns].T
    df_fre_count = pd.DataFrame(json_fre_count)[df.columns].T

    df_fre = pd.concat([df_fre_name, df_fre_count], axis=1)  # 合并
    df_fre.columns = ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4', 'Value5', 'freq1', 'freq2', 'freq3', 'freq4', 'freq5']

    # 缺失值
    df_miss = df.apply(lambda x: np.sum(np.isin(x, missSet)))
    df_miss = df_miss.to_frame('freq_miss')

    # 合并所有统计指标
    df_eda_summary = pd.concat(
        [count_un, count_zero, df_mean, df_median, df_mode, df_mode_count, df_mode_perct, df_min, df.max, df_fre,
         df_miss], axis=1)

    return df_eda_summary

工具 整合

1.统计指标示例-缺失值

# (12)Miss Value

np.sum(np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet))     # 统计缺失值

df_miss = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: np.sum(np.in1d(x, missSet)))  # 遍历每一个遍历的缺失值情况，因为返回的是一个值，所以直接用apply遍历

#(11)Frequent Values

df.iloc[:,0].value_counts().iloc[0:5,]

df.iloc[:,0][~np.isin(df.iloc[:,0], missSet)]

df.iloc[:,0][~np.isin(df.iloc[:,0], missSet)].value_counts()[0:5,]

json_fre_name = {}

json_fre_count = {}

def fill_fre_top_5(x):

    if len(x) <= 5:

        new_array = np.full(5, np.nan)

        new_array[0:len(x)] = x

        return new_array

df['ind_var1_0'].value_counts()

len(df['imp_sal_var16_ult1'].value_counts())

for i,name in enumerate(df[['ind_var1_0','imp_sal_var16_ult1']].columns):

    index_name = df[name][~np.isin(df[name], missSet)].value_counts().iloc[0:5,].index.values

    index_name = fill_fre_top_5(index_name)

    json_fre_name[name] = index_name

    values_count = df[name][~np.isin(df[name], missSet)].value_counts().iloc[0:5,].values

    values_count = fill_fre_top_5(values_count)

    json_fre_count[name] = values_count

df_fre_name = pd.DataFrame(json_fre_name)[df[['ind_var1_0','imp_sal_var16_ult1']].columns].T

特殊描述值

1.统计指标示例-最小值/最大值

# (8)Min Value

np.min(df.iloc[:, 0])

df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)]     # 去除缺失值

np.min(df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)])   # 去除缺失值后进行最小值计算

df_min = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: np.min(x[~np.in1d(x, missSet)]))

# (9)Max Value

np.max(df.iloc[:, 0])

df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)]     # 去除缺失值

np.max(df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)])   # 去除缺失值后进行最大值计算

df_max = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: np.max(x[~np.in1d(x, missSet)]))

统计指标实例-众数

# (6)Mode Value

df_mode = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: stats.mode(x[~np.in1d(x, missSet)])[0][0])    # mode这个函数返回的是一个数组，对应每一列出现频率最高的数以及它出现的频数，[0][0]表示取的是这个数字。

# (7)Mode Percetage

df_mode_count = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: stats.mode(x[~np.in1d(x, missSet)])[1][0])   # [1][0]表示取的这个众数出现的频数

df_mode_perct = df_mode_count/df.shape[0]       # df.shape[0]确定有多少个样本

https://www.kaggle.com/c/santander-customer-satisfaction

下载trans.csv的地址

1.# (4)Mean Value  均值

np.mean(df.iloc[:, 0])   # 没有去除缺失值之前的均值很低

df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)]    # 去除缺失值，np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)找到缺失值的位置，是缺失值返回true，但我们要找的是去除缺失值之后的数据

np.mean(df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)])   # 去除缺失值后进行均值计算

df_mean = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: np.mean(x[~np.in1d(x, missSet)]))

# (5)Median Value  中位数

np.median(df.iloc[:, 0])    # 没有去除缺失值之前

df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)]     # 去除缺失值

np.median(df.iloc[:, 0][~np.in1d(df.iloc[:, 0], missSet)])      # 去除缺失值后进行计算

df_median = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: np.median(x[~np.in1d(x, missSet)]))

重点是如何去除缺失值。

1.统计指标示例-计数类

##1.Basic Analysis##

# (1)Missing Value  缺失值

missSet = [np.nan, 9999999999, -999999]     # np.nan是numpy中缺失值的表示，后面两个数是分析得到的缺失值

# (2)Count distinct  统计值出现多少

len(df.iloc[:, 0].unique())     # df.iloc[:, 0]取第一列，unique()看这一列哪些不同的值，返回一个类似数组，然后len看有多少个

count_un = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: len(x.unique()))  # df.iloc[:, 0:3]取前三列，apply用于遍历，看看前三列每一列有多少个不同的值

# (3)Zero Value  看看每一列有多少个值为0

np.sum(df.iloc[:, 0] == 0)   # 第一列==0，返回True或False的数组

count_zero = df.iloc[:, 0:3].apply(lambda x: np.sum(x == 0))