Python数据分析：数据可视化实战教程
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以下文章来源于碧茂大数据， 作者碧茂大数据
文章插图
明确三个步骤：
- 确定问题 ， 选择图形
- 转换数据 ， 应用函数
- 参数设置 ， 一目了然
%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt #导入pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')#忽略警告 加载数据数据采用kaggle中的共享单车项目 ， 比赛提供了跨越两年的每小时共享单车租赁数据 ， 包含天气信息和日期信息 。
字段说明
- datetime（日期） - hourly date + timestamp
- season（季节） - 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter
- holiday（是否假日） - whether the day is considered a holiday
- workingday（是否工作日） - whether the day is neither a weekend nor holiday
- weather（天气等级）
- Clear, Few clouds, Partly cloudy 清澈 ， 少云 ， 多云 。
- Mist + Cloudy, Mist + Broken clouds, Mist + Few clouds, Mist 雾+阴天 ， 雾+碎云、雾+少云、雾
- Light Snow, Light Rain + Thunderstorm + Scattered clouds, Light Rain + Scattered clouds 小雪、小雨+雷暴+多云 ， 小雨+云
- Heavy Rain + Ice Pallets + Thunderstorm + Mist, Snow + Fog 暴雨+冰雹+雷暴+雾 ， 雪+雾
- temp（温度） - temperature in Celsius
- atemp（体感温度） - "feels like" temperature in Celsius
- humidity（相对湿度） - relative humidity
- windspeed（风速） - wind speed
- casual（临时租赁数量） - number of non-registered user rentals initiated
- registered（会员租赁数量） - number of registered user rentals initiated
- count（总租赁数量） - number of total rentals
- date(日期) - 由datetime拆分得到
- hour（小时）-由datetime拆分得到
- year（年份）-由datetime拆分得到
- month（月份）-由datetime拆分得到
- weeekday（周几）-由datetime拆分得到
- windspeed_rfr（经过随机森林树填充0值得到的风速）
文章插图#读取数据#Bikedata = http://kandian.youth.cn/index/pd.read_csv('./Bike.csv')Bikedata.head()
文章插图#查看描述统计Bikedata.describe()
文章插图#接下来 ， 我们通过相关系数的大小来依次对特征进行可视化分析#首先 ， 列出相关系数矩阵：df.corr()corrdf = Bikedata.corr()corrdf
文章插图大致可以看出：会员在工作日出行较多 ， 节假日次数减少 ， 而临时用户相反 ， 第一季度出行人数总体偏低 ， 出行人数受天气影响较大 ， 会员在每天早晚有两个高峰期 ， 对应上下班时间；非会员在下午出行较密集 风速对出行人数有较大的影响 相对湿度 ， 温度和体感温度对非会员出行影响较大 ， 对会员出行影响较小 。
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