1．7．1 初识数据 -Python机器学习基础教程(上)

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1.7.1 初识数据

在Python机器学习的基础旅程中，数据无疑是整个探索过程的起点与核心。无论是构建预测模型、进行模式识别还是执行数据驱动的决策，都离不开对数据的深入理解与操作。本章“初识数据”旨在为读者奠定坚实的数据认知基础，介绍数据的基本概念、数据获取的途径、数据预处理的重要性以及如何在Python中初步探索和分析数据。

1.7.1.1 数据的基本概念

数据的定义：数据是信息的载体，它以某种形式记录并可以被计算机识别和处理。在机器学习领域，数据通常指的是用于训练或测试机器学习模型的数值、文本、图像、音频等形式的原始资料。

数据类型：

结构化数据：遵循特定格式或模式的数据，如数据库中的表格数据，通常具有明确的行和列定义。
非结构化数据：没有固定格式的数据，如文本文件、图像、音频和视频等。这类数据需要额外的处理才能被机器学习算法有效利用。
半结构化数据：介于结构化与非结构化之间，如JSON或XML格式的数据，具有一定的内部结构但不如结构化数据那样严格。

数据维度：

一维数据：如时间序列数据，只在一个方向上有变化。
二维数据：最常见的是表格数据，如Excel中的行和列。
多维数据：如图像数据（二维像素阵列加颜色通道）或三维空间中的数据点。

1.7.1.2 数据获取

数据获取是机器学习项目的第一步，它决定了后续分析的质量和可能性。数据来源广泛，包括但不限于：

公共数据集：许多机构和研究人员会公开他们的数据集供学习和研究使用，如UCI机器学习库、Kaggle数据集等。
API接口：许多网站和服务提供API接口，允许开发者通过编程方式获取数据，如天气数据、股票价格等。
网络爬虫：利用Python的爬虫库（如Scrapy、BeautifulSoup）从网页中提取所需信息。
内部数据库：企业内部的数据库系统，如MySQL、MongoDB等，存储着大量的业务数据。
生成数据：在特定场景下，可以通过模拟或算法生成符合需求的数据集。

1.7.1.3 数据预处理

数据预处理是机器学习项目中至关重要的一个环节，它直接影响模型的性能。预处理的主要步骤包括：

数据清洗：处理缺失值（如填充、删除）、异常值（如基于统计方法识别并处理）、重复数据等。
数据集成：将来自不同源的数据合并到一个统一的数据集中，解决数据不一致性和冗余问题。
数据转换：将数据转换成适合模型训练的形式，如特征缩放（标准化、归一化）、编码分类变量（独热编码、标签编码）、文本数据向量化等。
数据规约：通过聚合、降维等技术减少数据量，提高计算效率，同时尽可能保留重要信息。

1.7.1.4 Python中初步探索数据

在Python中，有多种强大的库可以帮助我们进行数据的探索与分析，其中最常用的是Pandas和NumPy。

Pandas：
Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了快速、灵活和富有表达力的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的处理工作变得既简单又直观。Pandas的两个核心数据结构是Series（一维数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。

读取数据：Pandas支持多种文件格式的数据读取，如CSV、Excel、JSON等。
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```

数据探索：通过.head(), .tail(), .info(), .describe()等方法快速了解数据的基本信息。

print(df.head())  # 查看前几行数据
print(df.info())  # 查看数据概况
print(df.describe())  # 数值型数据的统计描述

数据筛选与过滤：利用条件表达式、布尔索引等方法筛选数据。
```
filtered_df = df[df['column'] > 10]
```

NumPy：
NumPy是Python的一个库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。它是Pandas等数据分析库的基础。

创建数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

基本运算：NumPy支持向量化运算，极大提高了计算效率。
```
result = arr + 5  # 对数组中的每个元素加5
```
数组统计：提供了一系列统计函数，如mean(), std(), min(), max()等。
```
print(np.mean(arr))  # 计算平均值
```

1.7.1.5 实战演练：数据探索案例分析

假设我们有一份关于某电商平台用户购买行为的数据集，包含用户ID、购买商品ID、购买时间、购买数量等信息。以下是一个简单的数据探索流程示例：

读取数据：
```
df = pd.read_csv('purchase_data.csv')
```

查看数据概况：

print(df.info())  # 查看数据框的每一列名称、非空数量、数据类型
print(df.describe())  # 查看数值型特征的统计描述

数据清洗：假设发现数据中存在缺失值，我们可以选择删除含有缺失值的行或列，或者根据业务逻辑填充缺失值。

df.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行
# 或者
df['purchase_quantity'].fillna(df['purchase_quantity'].mean(), inplace=True)  # 用均值填充购买数量的缺失值

数据探索：分析购买数量的分布情况，或者探索不同时间段购买行为的差异。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['purchase_quantity'], bins=30)  # 绘制购买数量的直方图
plt.show()
# 分析不同月份购买数量的变化
df['purchase_month'] = df['purchase_time'].dt.month
df.groupby('purchase_month')['purchase_quantity'].mean().plot(kind='bar')  # 绘制月均购买数量的条形图
plt.show()