【07-探索性数据分析（EDA）：利用Scikit-learn高效掌握数据特性】

【07-探索性数据分析（EDA）：利用Scikit-learn高效掌握数据特性】

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_51352614/article/details/138137284

探索性数据分析（EDA）是数据科学的基石之一，它使我们在建模之前可以深入了解数据的本质。本篇博文会带你了解如何使用Scikit-learn结合其他Python工具，比如Pandas和Matplotlib，来进行高效的EDA。

为何EDA至关重要？

在开始任何机器学习项目之前，理解你的数据是至关重要的一步。EDA不仅仅是观察数据看起来是什么样子，更是理解数据能告诉我们什么，以及它可能存在哪些问题。EDA可以帮助我们发现异常值、理解变量分布以及变量之间的关系等。

使用Scikit-learn进行EDA

尽管Scikit-learn本身并非专为EDA设计，但它提供了一些工具来帮助我们理解数据的特征，比如数据预处理功能。

数据导入与初步检查

使用Pandas库导入数据，并利用 .head() 和 .describe() 等方法进行初步检查，获取数据集的整体“感觉”。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
print(df.describe())

缺失值检测

Scikit-learn的 SimpleImputer 类可以用于处理缺失值，但首先我们需要检测它们。

from sklearn.impute import SimpleImputer