如何利用Python进行数据分析实现代码|开发技术分享-西西软件园




1. 导入必要的库：

```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. 导入数据：

```python
# 读取csv文件
data = pd.read_csv("data.csv")
```

3. 数据探索：

```python
# 查看数据前5行
data.head()

# 查看数据基本信息
data.info()

# 查看数据描述性统计
data.describe()
```

4. 数据可视化：

```python
# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'])

# 绘制直方图
plt.hist(data['x'])

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data['y'])
```

5. 数据清洗：

```python
# 检查数据缺失值
data.isnull().sum()

# 填充缺失值
data = data.fillna(data.mean())
```

6. 特征工程：

```python
# 将分类变量转换为数值变量
data['category'] = data['category'].astype('category')
data['category'] = data['category'].cat.codes

# 对数据进行标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
```

7. 模型构建：

```python
# 将数据分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, target, test_size=0.3, random_state=0)

# 使用逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 使用K折交叉验证
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=10)
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
```

8. 模型评估：

```python
# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 计算ROC AUC
from sklearn.metrics import roc_auc_score
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
```

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