探索性数据分析EDA综述

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探索性数据分析EDA综述

目录 1. 数据探索的步骤和准备 2. 缺失值处理为什么需要处理缺失值 Why data has missing values? 缺失值处理的技术 3. 异常值检测和处理 What is an outlier? What are the types of outliers? What are the causes of outliers? What is the impact of outliers on dataset? How to detect outlier? How to remov…

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)主要的工作是:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉,对数据进行总结等. 探索性数据分析(EDA)与传统统计分析(Classical Analysis)的区别: 传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布,然后把数据套入假设模型再做分析.但由于多数数据并不能满足假设的分布,因此,传统统计分析结果常常不能让人满意. 探索性数据分析方法注重数据的真实分布,…

python Pandas Profiling 一行代码EDA 探索性数据分析

文章大纲 1. 探索性数据分析代码样例效果解决pandas profile 中文显示的问题 1. 探索性数据分析数据的筛选.重组.结构化.预处理等都属于探索性数据分析的范畴,探索性数据分析是帮助数据分析师掌握数据结构的重要工具,也是奠定后续工作的成功基石. 在数据的分析项目中,数据的收集和预处理往往占据整个项目工作量的十之八九,正式这些简单的工作决定了整个项目的成败. Generates profile reports from a pandas DataFrame. The panda…

1.探索性数据分析（EDA，Exploratory Data Analysis）

一.数据探索 1.数据读取遍历文件夹,读取文件夹下各个文件的名字:os.listdir() 方法:用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表.这个列表以字母顺序. 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中. 1.1 CSV格式数据详细说明 (1)读取 ### python导入csv文件的4种方法 # 1.原始的方式 lines = [line.split(',') for line in open('iris.csv')] df = [[float(x) for x in li…

python进行EDA探索性数据分析

1.查看数据的类型概况 cols = [c for c in train.columns] #返回数据的列名到列表里 print('Number of features: {}'.format(len(cols))) print('Feature types:')train[cols].dtypes.value_counts() 结果如下: Number of features: 376 Feature types: Out[5]: int64 368 o…

功能式Python中的探索性数据分析

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 这里有一些技巧来处理日志文件提取.假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取.我们可以用Splunk来探索数据.或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据. 在Python中运行不同的实验似乎比试图在Splunk中进行这种探索性的操作更有效.主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事.我们可以在一个地方创建非常复杂的统计模型. 理论上,我们可以在Splunk中做很多的探索.它有各种报告和分析功能. 但是…

微生物组学数据分析工具综述 | 16S+宏基因组＋宏病毒组＋宏转录组--转载

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,…