Task4 day10

口袋妖怪数据集探索

1.主要函数解释

info() 用于快速浏览数据集信息,行列信息等

 df.info()'''<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 801 entries, 0 to 800
Data columns (total 41 columns):
abilities            801 non-null object
against_bug          801 non-null float64
against_dark         801 non-null float64
against_dragon       801 non-null float64
against_electric     801 non-null float64
against_fairy        801 non-null float64
against_fight        801 non-null float64
against_fire         801 non-null float64
against_flying       801 non-null float64
against_ghost        801 non-null float64
against_grass        801 non-null float64
'''

pandas 读取数据集
DataFrame
DataFrame的基础使用
matplotlib & numpy
NumPy Matplotlib
seaborn
Python数据可视化-seaborn
senborn 和matplotlib的区别
Seaborn是用户把自己常用到的可视化绘图过程进行了函数封装，形成的一个“快捷方式”，他相比Matplotlib的好处是代码更简洁，可以用一行代码实现一个清晰好看的可视化输出。主要的缺点则是定制化能力会比较差，只能实现固化的一些可视化模板类型；而Matplotlib是可以实现高度定制化绘图的，高度定制化可以让你获得最符合心意的可视化输出结果，但也因此需要设置更多的参数，因而代码更加复杂一些。
2.代码详解

# 数据集下载
!wget -O pokemon_data.csv https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon/pokemon.csv

然后我们import我们最常用的三大件：Pandas, Seaborn, Matplotlib, 并且读取数据

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("./pokemon_data.csv")

首先我们观察一下数据的尺寸，可以通过 df.shape 这个来实现。当然 df.info() 能够给我们更加详细的每个列的信息。这里我们通过这个方式，可以发现这个数据集一共收录了801行，41列的数据。说明一共有801只宝可梦，每只宝可梦我们有41个特征来描述它们。
然后就迎来了我们的第一个问题：这么多特征，是否会有数据缺失呢？毕竟有些宝可梦比较神秘感，就连大木博士都不一定知道。这里我们可以通过如下代码来观察每个特征的缺失情况：

# 计算出每个特征有多少百分比是缺失的
percent_missing = df.isnull().sum() * 100 / len(df)
missing_value_df = pd.DataFrame({'column_name': df.columns,'percent_missing': percent_missing
})
# 查看Top10缺失的
missing_value_df.sort_values(by='percent_missing', ascending=False).head(10)

通过查看以上数据，我们可以发现，type2 这个字段缺失的比率最高，达到了 48% 左右。说明超过半数的宝可梦还是单纯的只有一个属性，剩下一般的则具有两种属性。
然后第二个问题就是：这么多宝可梦，每代分别有几只？这里我们可以通过简单的 df[‘generation’].value_counts() 来得到。但是为了更加直观的表现出不同代的宝可梦的数量差别，这里我们可以用pandas自带的画图的功能来绘制一个柱状图：通过查看以上数据，我们可以发现，type2 这个字段缺失的比率最高，达到了 48% 左右。说明超过半数的宝可梦还是单纯的只有一个属性，剩下一般的则具有两种属性。
然后第二个问题就是：这么多宝可梦，每代分别有几只？这里我们可以通过简单的 df[‘generation’].value_counts() 来得到。但是为了更加直观的表现出不同代的宝可梦的数量差别，这里我们可以用pandas自带的画图的功能来绘制一个柱状图：

# 查看各代口袋妖怪的数量
df['generation'].value_counts().plot.bar()

不难发现，宝可梦数量最多的是在第5代，最少的是在第6代。然后我们再来看不同的主属性的分布。这里我们可以先做一些简单的假设，比如虫属性的宝可梦种类比较多因为在剧中出现的频率相当高，而且有很多种进化。

# 查看每个系口袋妖怪的数量
df['type1'].value_counts().sort_values(ascending=True).plot.barh()

这里我们将之前的柱状图横过来了，更便于观察。这里我们可以看到，数量最多的宝可梦是水系，然后是普通，然后是草系。虫系只排在了第四，并没有和预期中那样那么多。
看完了基础的一些分布，接下来我会想做一些简单的相关性分析。我们可以通过以下的代码生成相关性图

# 相关性热力图分析
plt.subplots(figsize=(20,15))
ax = plt.axes()
ax.set_title("Correlation Heatmap")
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, xticklabels=corr.columns.values,yticklabels=corr.columns.values)

来了解不同特征之间的关联，这对我们了解宝可梦的特性很有帮助。比如通过观察 attack 这一个特征和 height_m 是正相关的，我们可以得出：越高的宝可梦，攻击力越高。但是再看 height_m，我们会发现它和 base_happiness 是负相关的。这个时候我们可以作出另外一个结论：长得高的宝可梦可能都不太开心。
接下来我们从宝可梦在实战中的角度来分析这组数据。这里我们只关注六个基础值：血量，攻击力，防御力，特攻，特防，速度。因为只有这六个基础值决定了一只宝可梦的战斗力在不考虑派系克制的情况下。

interested = ['hp','attack','defense','sp_attack','sp_defense','speed']
sns.pairplot(df[interested])

这里我们可以看到大部分都是成正比例的，一个值的提高往往会拉高另外一个值。这点我们通过相关性热力图也可以看到

# 通过相关性分析heatmap分析五个基础属性
plt.subplots(figsize=(10,8))
ax = plt.axes()
ax.set_title("Correlation Heatmap")
corr = df[interested].corr()
sns.heatmap(corr, xticklabels=corr.columns.values,yticklabels=corr.columns.values,annot=True, fmt="f",cmap="YlGnBu")

看完这些以后，我们就可以开始计算种族值然后来选取我们的平民神兽了。毕竟不是每个人都能收服代欧奇希斯，超梦，梦幻这种传说级别的宝可梦。这里我们可以通过如下方式，先做一个特征类型转化，然后再计算

for c in interested:df[c] = df[c].astype(float)
df = df.assign(total_stats = df[interested].sum(axis=1))

这样我们就完成了用 total_stats 这个字段来存储种族值这一特征。我们可以做个柱状图可视化来看看种族值的分布是什么样的：

# 种族值分布
total_stats = df.total_stats
plt.hist(total_stats,bins=35)
plt.xlabel('total_stats')
plt.ylabel('Frequency')

同时我们还可以根据不同的属性来看：

# 不同属性的种族值分布
plt.subplots(figsize=(20,12))
ax = sns.violinplot(x="type1", y="total_stats",data=df, palette="muted")

最后我们就可以通过简单的过滤和排序来找到我们应该去捕捉的宝可梦了：

df[(df.total_stats >= 570) & (df.is_legendary == 0)]['name'].head(10)

从结果上来看，我们平民宝可梦训练师应该考虑的Top10宝可梦应该是：妙蛙花，喷火龙，水箭龟，比雕，胡地，呆河马，耿鬼，袋兽，大甲，暴鲤龙。这样，我们就通过简单的数据分析，完成了大多数宝可梦动漫中的训练师不可能完成的任务。这么想想，升职加薪，出任CEO，赢取白富美，当上研究所所长的日子简直指日可待呀！

Python基础入门：Task4(day10)Python入门(口袋妖怪数据集探索)--阿里云天池相关推荐

Python基础入门：从0完成一个数据分析实战—阿里云天池 Task 4
精灵宝可梦数据集分析不知不觉已经学到最后一天了,今天的任务是进行一个新手数据分析.其实每个人对于学习都是有着自己的经验和方法的,10天的学习还是有提升的,最主要的还是隐约找到了消失了很久的方向感. ...
什么是python基础教程-最好的Python入门教程是？
Python教程领到手,学习不用愁!领! 作为一门编程语言,Python是属于入门比较简单的.所以身边不少人都选择了自学Python,而且网上相关资料也有很多,知识兔分享大量的Python教学课程,基 ...
Python基础知识详解从入门到精通（八）魔法方法
目录 Python基础知识详解从入门到精通(八)魔法方法什么是魔法方法基础魔法方法(较为常用) 比较操作符算数运算符反运算(类似于运算方法) 增量赋值运算一元操作符类型转换上下文管理( ...
Python基础入门：从变量到异常处理--阿里云天池
文章目录系列文章目录文章目录前言一.python简介及环境搭建 1.简介 2.环境搭建二.变量.运算符与数据类型 1.注释 2.运算符 3.变量和赋值 4.数据类型与转换 5.Print() ...
阿里云天池学习赛-零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析(task1)
阿里云天池学习赛零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析前言一.赛题描述及数据说明 1:数据集的格式如下: 2:数据集格式举例: 二.task1论文数量统计(数据统计任务):统计2019年全年,计算机 ...
阿里云天池Python训练营（day10打卡）
[ML&Py]×阿里云天池Python训练营(day10打卡)--Python数据分析:从0完成一个宝可梦数据分析实战一.学习内容概览 1.1 学习地址:[阿里云天池python训练营](h ...
阿里云天池 Python训练营Task4: Python数据分析：从0完成一个数据分析实战学习笔记
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Python训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicamppython?spm=5 ...
机器学习训练营Python 阿里云天池 task4学习笔记
一.学习知识点概要本次主要通过阿里云天池的赛题[Python入门系列]用Pandas揭秘美国选民的总统喜好进行学习,主要学习内容有: 数据集获取数据处理数据探索和清洗数据分析数据可视化二 ...
python菜鸟基础教程-python基础菜鸟教程，Python的基础语法
原标题:python基础菜鸟教程,Python的基础语法什么是Python?Python是一门简单直观的编程语言,并且目前是开源的,可以方便任何人使用. Python的开发哲学:用一种方法,最好是只 ...

Python基础入门：Task4(day10)Python入门(口袋妖怪数据集探索)--阿里云天池

Task4 day10

口袋妖怪数据集探索

1.主要函数解释

Python基础入门：Task4(day10)Python入门(口袋妖怪数据集探索)--阿里云天池相关推荐

最新文章

热门文章