一、数据可视化与探索图
数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。
二、常见的图表实例
本章主要采用 Pandas 的方式来画图，而不是使用 Matplotlib 模块。其实 Pandas 已经把 Matplotlib 的画图方法整合到 DataFrame 中，因此在实际应用中，用户不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成画图的工作。
1.折线图
折线图（line chart）是最基本的图表，可以用来呈现不同栏位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是 plot.line() 的方法，可以设置颜色、形状等参数。在使用上，拆线图绘制方法完全继承了 Matplotlib 的用法，所以程序最后也必须调用 plt.show() 产生图，如图8.4 所示。
df_iris[['sepal?length?(cm)']].plot.line() plt.show() ax?=?df[['sepal?length?(cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--') ax.set(xlabel="index",?ylabel="length") plt.show()
2.散布图
散布图（Scatter Chart）用于检视不同栏位离散数据之间的关系。绘制散布图使用的是 df.plot.scatter()，如图8.5所示。
df?=?df_iris
df.plot.scatter(x='sepal?length?(cm)',?y='sepal?width?(cm)')
from?matplotlib?import?cm
cmap?=?cm.get_cmap('Spectral')
df.plot.scatter(x='sepal?length?(cm)',
??????????y='sepal?width?(cm)',
??????????s=df[['petal?length?(cm)']]*20,
??????????c=df['target'],
??????????cmap=cmap,
??????????title='different?circle?size?by?petal?length?(cm)')
3.直方图、长条图
直方图（Histogram Chart）通常用于同一栏位，呈现连续数据的分布状况，与直方图类似的另一种图是长条图（Bar Chart），用于检视同一栏位，如图 8.6 所示。
df[['sepal?length?(cm)',?'sepal?width?(cm)',?'petal?length?(cm)','petal?width?(cm)']].plot.hist() 2?df.target.value_counts().plot.bar()
4. 圆饼图、箱形图
圆饼图（Pie Chart）可以用于检视同一栏位各类别所占的比例，而箱形图（Box Chart）则用于检视同一栏位或比较不同栏位数据的分布差异，如图 8.7 所示。
df.target.value_counts().plot.pie(legend=True) df.boxplot(column=['target'],?gsize=(10,5))
数据探索实战分享:
本节利用两个真实的数据集实际展示数据探索的几种手法。
三、社区调查
在美国社区调查（American Community Survey）中，每年约有 350 万个家庭被问到关于他们是谁及他们如何生活的详细问题。调查的内容涵盖了许多主题，包括祖先、教育、工作、交通、互联网使用和居住。
数据名称： 2013 American Community Survey。
先观察数据的样子与特性，以及每个栏位代表的意义、种类和范围。
#?读取数据
df?=?pd.read_csv("./ss13husa.csv")
#?栏位种类数量
df.shape
#?(756065,231)
#?栏位数值范围
df.describe()
先将两个 ss13pusa.csv 串连起来，这份数据总共包含 30 万笔数据，3 个栏位：SCHL ( 学历，School Level)、 PINCP ( 收入，Income) 和 ESR ( 工作状态，Work Status)。
pusa?=?pd.read_csv("ss13pusa.csv")?pusb?=?pd.read_csv("ss13pusb.csv")
#?串接两份数据
col?=?['SCHL','PINCP','ESR']
df['ac_survey']?=?pd.concat([pusa[col],pusb[col],axis=0)
依据学历对数据进行分群，观察不同学历的数量比例，接着计算他们的平均收入。
group?=?df['ac_survey'].groupby(by=['SCHL'])?print('学历分布:'?+?group.size())
group?=?ac_survey.groupby(by=['SCHL'])?print('平均收入:'?+group.mean())
四、波士顿房屋数据集
波士顿房屋数据集（Boston House Price Dataset）包含有关波士顿地区的房屋信息， 包 506 个数据样本和 13 个特征维度。
数据名称： Boston House Price Dataset。
先观察数据的样子与特性，以及每个栏位代表的意义、种类和范围。
可以用直方图的方式画出房价（MEDV）的分布，如图 8.8 所示。
df?=?pd.read_csv("./housing.data")
#?栏位种类数量
df.shape
#?(506,?14)
#栏位数值范围df.describe()
import?matplotlib.pyplot?as?plt
df[['MEDV']].plot.hist()
plt.show()
注： 图中英文对应笔者在代码中或数据中指定的名字，实践中读者可将它们替换成自己需要的文字。
接下来需要知道的是哪些维度与[房价]关系明显。先用散布图的方式来观察，如图8.9所示。
#?draw?scatter?chart df.plot.scatter(x='MEDV',?y='RM')?. plt.show()
最后，计算相关系数并用聚类热图（Heatmap）来进行视觉呈现，如图 8.10 所示。
#?compute?pearson?correlation corr?=?df.corr() #?draw??heatmap import?seaborn?as?sns corr?=?df.corr() sns.heatmap(corr) plt.show()
颜色为红色，表示正向关系；颜色为蓝色，表示负向关系；颜色为白色，表示没有关系。RM 与房价关联度偏向红色，为正向关系；LSTAT、PTRATIO 与房价关联度偏向深蓝， 为负向关系；CRIM、RAD、AGE 与房价关联度偏向白色，为没有关系。
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