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今天我们进行一次实战案例分享#xff0c;以全球预期寿命与人均 GPD数据为例#xff0c;写一篇 Python 中漂亮散点图的快速指南。除了正常的数据清洗/处理、还会进行简单的统计分析#xff0c;实现数据处理-统计分析-可视化一条…人生苦短快学Python
今天我们进行一次实战案例分享以全球预期寿命与人均 GPD数据为例写一篇 Python 中漂亮散点图的快速指南。除了正常的数据清洗/处理、还会进行简单的统计分析实现数据处理-统计分析-可视化一条龙。 你会发现用 Python 画如此漂亮的专业插图 So easy
数据处理
所用数据全球预期寿命与人均 GPD数据已校正通货膨胀和跨国价格差异
数据来源https://ourworldindata.org/
本文所用数据和代码已打包获取方式见文末。
导入数据
import pandas as pdexpectancy_data pd.read_csv(life-expectancy-vs-gdp-per-capita.csv)# 为方便起见重命名列
expectancy_data.rename(columns{Entity:Country, Life expectancy at birth (historical): Expectancy,GDP per capita: GDP, Population (historical estimates): Population}, inplaceTrue)
expectancy_data输出 该数据表中的最新数据是2021年但由于“均国内生产总值”这列数据只有道2018年的所以我们本文便以2018年的数据为基础进行分析和可视化。同时由于我们无法对缺失值进行分析注意删除缺失值。
GDP_data expectancy_data[~expectancy_data[GDP].isna()]
GDP_data GDP_data[GDP_data[Year] 2018]
GDP_data GDP_data[GDP_data[Country] ! World]
GDP_data输出 这样我们便完成了最基本的数据处理工作。
可视化
今天的可视化还会用到seaborn它是一个调用 matplotlib 的统计绘图库
(https://github.com/mwaskom/seaborn)
导入所需Python库
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import matplotlib.patches as mpatchessns.set_style(darkgrid, {font.sans-serif: [simhei,FangSong]})注意上述代码最后一行是为了解决中文乱码。
接下来我们便可以使用Matplotlibseaborn制作漂亮的散点图其中重要的一步是我们将Population列缩放一百万倍并乘以 2这可以在绘制散点图时控制点的大小人口越多点越大。此外我们还可以注释人口密度高的点我们可以使用该plt.annotate()方法来完成。
df_new pd.DataFrame(imputted_data, columns[Expectancy, GDP, Population])
df_new[Country] GDP_data.Country.tolist()
df_new df_new[[Country, Expectancy, GDP, Population]]
for col in df_new.columns: if col ! Country: df_new[col] df_new[col].apply(lambda x: round(x, 3))
df_country df_new.groupby(Country).mean().reset_index()
df_country df_country[[Country, Expectancy, GDP, Population]]
country df_country[Country]
GDP df_country[GDP]
life_exp df_country[Expectancy]
factor 1000000
population (df_country[Population]/factor)*2
plt.figure(figsize(15, 8))
plt.scatter(GDP, life_exp, s population, alpha0.9)
df_high_pop df_country[df_country[Population] 100000000]
for row in df_high_pop.to_dict(orientrecords): plt.annotate(row[Country], (row[GDP], row[Expectancy]0.3), fontsize10)
plt.xscale(log)
plt.xlabel(人均国内生产总值(美元)(对数尺度))
plt.ylabel(预期寿命[以年计])
plt.title(全球GDP与预期寿命(2018),fontweightbold)
plt.show() 输出结果 接下来还可以继续优化我们的散点图。比如在我们的数据中对每个国家/地区的人口密度点进行颜色编码然后根据人数分配不同的颜色
此外我们还可以使用plt.legend()增加图例如下图所示。 回归
进一步优化基于KNN算法的新方法使得我们现在可以更便捷地处理缺失值并且与直接用均值、中位数相比更为可靠。利用“近朱者赤”的KNN算法原理这种插补方法借助其他特征的分布来对目标特征进行缺失值填充。
# sklearn
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.linear_model import ElasticNetCVimputer KNNImputer(n_neighbors3)
imputted_data imputer.fit_transform(df[[Expectancy, GDP, Population]]) 我们另外还想在散点图上画一条非常漂亮的线用于帮助我们提供一种快速评估各个国家相对于总体趋势的状况的方法。我们可以使用Scikit-learn中的ElasticNet它是一个使用 L1 和 L2 正则化训练的线性回归模型。它是 LASSO 和岭回归技术的混合体因此它也非常适合显示严重多重共线性特征彼此高度相关的模型。
部分代码完整下载见文末
if regression: reg ElasticNetCV(cv5, random_state0)X, y np.array(GDP).reshape(-1, 1), life_expreg.fit(X,y) y_pred reg.predict(X) reg_data pd.DataFrame(X, columns[X]) reg_data[y_pred] y_pred reg_data reg_data.sort_values(byX).reset_index().drop(index, axis1)reg_data reg_data[reg_data[y_pred] 90]使用训练好的模型绘制一条拟合曲线 人生苦短快学Python
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