📅 最后修改于: 2023-12-03 15:06:32.462000 🧑 作者: Mango
Diamonds 数据集是很多数据科学家们非常喜欢的数据集之一。它包含了关于钻石价格和质量的信息。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 从一个 SNS 加载 Diamonds 数据集，并进行数据预处理和可视化。
在开始之前，我们需要确保我们已经安装了以下 Python 库：
我们可以通过使用以下命令安装它们：
!pip install pandas seaborn matplotlib
Diamonds 数据集包含了 10 个变量和 50,000 行数据，其中 9 个变量是钻石的属性信息（例如，克拉，颜色等），一个变量是钻石的价格。
我们将在本文中使用一个名为 sns.load_dataset() 的函数加载数据集，该函数是 Seaborn 库提供的。该函数的默认返回值是一个 Pandas DataFrame。Pandas 是一个开源数据分析和数据操纵库，提供了各种数据操作和数据结构，使我们可以轻松地读入数据，处理数据等等。
让我们来看一下如何使用 sns.load_dataset() 函数加载 Diamonds 数据集。以下是代码片段：
import seaborn as sns
diamonds = sns.load_dataset('diamonds')
在这里，我们导入了 Seaborn 库，并使用 sns.load_dataset() 函数加载了 diamonds 数据集，并将其存储在名为 diamonds 的变量中。
在继续进行数据分析之前，我们需要进行一些数据预处理操作。这个过程包括：
我们首先使用 diamonds.head() 函数查看数据的前 5 行，以对数据集有一个初步的印象。
diamonds.head()
这应该输出以下信息：
carat cut color clarity depth table price x y z
0 0.23 Ideal E SI2 61.5 55.0 326 3.95 3.98 2.43
1 0.21 Premium E SI1 59.8 61.0 326 3.89 3.84 2.31
2 0.23 Good E VS1 56.9 65.0 327 4.05 4.07 2.31
3 0.29 Premium I VS2 62.4 58.0 334 4.20 4.23 2.63
4 0.31 Good J SI2 63.3 58.0 335 4.34 4.35 2.75
接下来，我们使用 diamonds.info() 函数查看每个变量的数据类型和非空值数量。
diamonds.info()
这应该输出以下信息：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 53940 entries, 0 to 53939
Data columns (total 10 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 carat 53940 non-null float64
1 cut 53940 non-null category
2 color 53940 non-null category
3 clarity 53940 non-null category
4 depth 53940 non-null float64
5 table 53940 non-null float64
6 price 53940 non-null int64
7 x 53940 non-null float64
8 y 53940 non-null float64
9 z 53940 non-null float64
dtypes: category(3), float64(6), int64(1)
memory usage: 2.9 MB
我们可以看到，我们的数据集包含 10 个变量和 50,000 行数据，每个变量都没有空值。
最后，我们使用 diamonds.drop_duplicates() 函数删除重复行，并在数据集中使用 diamonds.describe() 函数查看数值变量的描述性统计信息。
diamonds.drop_duplicates(inplace=True)
diamonds.describe()
让我们通过一些数据可视化来探索 Diamonds 数据集。我们将使用 Seaborn 库来绘制图表。以下是我们可以绘制的一些有用的图表：
下面是绘制散点图 matrix 的代码片段：
sns.pairplot(data=diamonds, x_vars=['carat', 'depth', 'table'], y_vars=['price'])
这将绘制一个包含散点图的矩阵，其 x 轴是 carat、depth 和 table，y 轴是 price。
下面是绘制颜色深度热图的代码片段：
sns.heatmap(diamonds.corr(), annot=True)
这将绘制一个颜色深度热图，其中每个单元格的颜色表示两个变量之间的相关性。我们也可以通过在相关矩阵中设置 annot=True 来将每个单元格的值显示在单元格内。
最后，下面是绘制钻石价格直方图和箱线图的代码片段：
sns.histplot(diamonds['price'], kde=True)
sns.boxplot(x=diamonds["price"])
这将绘制一个包含钻石价格直方图和箱线图的图表，方便我们了解数据的分布和离群值。
在本文中，我们介绍了如何使用 Python 从一个 SNS 加载 Diamonds 数据集，并进行数据预处理和可视化。我们学习了如何删除重复行并查看数值变量的描述性统计信息。最后，我们使用 Seaborn 库绘制了一些有用的图表来帮助我们了解 Diamonds 数据集的特征。