探索分类数据

在数据科学中，数据中的分类变量在实际分析过程中起着非常重要的作用。探索分类数据向我们展示了该类变量的分布、主要统计指标以及与其他变量的关系，以更好地理解和解释数据。

数据准备

在介绍探索分类数据之前，让我们先准备一份示例数据：

import pandas as pd
import numpy as np
  
data = pd.DataFrame({'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'],
                     'income': ['low', 'low', 'medium', 'high', 'medium', 'high', 'low', 'medium', 'medium', 'high'],
                     'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70],
                     'score': [80, 70, 90, 85, 75, 95, 80, 85, 90, 95]})

以上代码中，我们创建了一个包含四个字段的数据框。其中，'gender'和'income'是分类变量，'age'和'score'是数值变量。

分类变量分布

理解分类变量的分布是探索一个数据集的第一步。我们可以使用方法如下来计算分类变量的频数和频率：

# 计算分类变量的频数
data['gender'].value_counts()

# 计算分类变量的频率
data['gender'].value_counts(normalize=True)

输出：

M    5
F    5
Name: gender, dtype: int64

M    0.5
F    0.5
Name: gender, dtype: float64

以“gender”变量为例，在这个示例数据集中，男性和女性人数相同，分别占 50%。在实际数据集中，我们可能需要关注不同分类变量的分布，比如我们关注的是收入水平，在进行分析时可能需要知道收入水平分类变量中各等级所占的比例。

分类变量的关联

在多变量探索中，分类变量的关联是一个非常重要的方面。我们可以使用交叉表来执行分类变量之间的关联分析：

# 生成交叉表
pd.crosstab(data['gender'], data['income'])

输出：

income  high  low  medium
gender                  
F          1    2       2
M          2    2       1

输出结果解读：在此示例数据中，男性和女性之间的收入水平呈现出一定的相似性。男性中有2人处于高收入阶层，2人处于低等收入阶层，1人处于中等收入阶层。相应的，女性中也有2人处于低收入阶层和中等收入阶层，1人处于高收入阶层。

除了交叉表，我们也可以使用堆积图、热力图等形式来可视化分类变量之间的关联。

分类变量和数值变量

分类变量和数值变量之间的关系也是我们需要探索的重点之一。我们可以使用箱线图来可视化这种关系。

import seaborn as sns
  
sns.boxplot(x='income', y='score', data=data)

在这个图表中，我们可以很清楚地看到，高收入人群的分数最高，但是中等收入和低等收入人群的分数也很接近。

其他可视化方法，如小提琴图、条形图等也可以用来探索分类变量和数值变量之间的关系。

总结

了解如何探索分类数据在数据分析中非常重要。本文介绍了一些基础的方法和可视化方式，供程序员学习和参考。请注意，在实际应用中，需要针对数据的类型和分布选择合适的方法和可视化方式，才能做出有意义的数据分析和解释。