Python数据科学：相关分析

约定不等于承诺〃 2022-02-02 09:17 394阅读 0赞

目前手上有两本书，一本《利用Python进行数据分析》，一本《Python数据科学》。

对于学习什么东西，都有它的「道」和「术」。「道」即原理，「术」即技巧。

通过这几天翻阅这两本书，发现前者更像一本工具书。

它并不会真正的教你如何去分析数据，适合查阅。

而后者呢，更注重数据分析的原理，教我们如何去剖析数据，得到我们想要的结果。

所以接下来会以后者作为学习的方向，不能仅仅停留在描述性数据分析上(数据可视化)。

更应该多花时间在预测性数据分析上(建立数据模型预测)。

另外上期的送书活动已结束，两位小伙伴也联系我了。

没有中奖的小伙伴也不要伤心，后面小F会给大家争取更多的福利，所以关注就是了。

**/ 01 / 前言**

说实话，《Python数据科学》这本书是真的不错。

它不仅提供了大量的专业术语的解释，还有各式各样通俗易懂的案例。

非常适合新手学习，后期一定也给大家争取争取一下送书的福利！

所以在每篇的前言，我会摘要一些《Python数据科学》的相关内容。

一方面，加深自己对相关知识的印象。

另一方面，也分享给大家，补充一下专业知识。

分析过程中尽量不用书中的数据和案例，用我自己公众号文章的数据和案例。

这样显得更接地气一点，学的也更深刻。

变量分为「名义变量」「等级变量」「连续性变量」。

「名义变量」为无序分类变量。

比如豆瓣电影TOP250数据里的「国家」「电影名称」。

「等级变量」为有序分类变量。

比如数据分析岗数据里的「学历」「工作经验」。

「连续型变量」为连续型变量在规定范围区间内可以被任意取值。

比如豆瓣电影TOP250数据里的「年份」「评分」「评分人数」。

**/ 02 / 相关分析**

在上面，我们简述了变量的类型，也举了相关例子。

接下来我们针对**两连续变量关系检验**，进行**相关分析**。

使用豆瓣TOP250里的数据，研究**排名**与**评价分数**之间的关系。

读取数据并清洗。

import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns  
import pandas as pd  
  
\# 读取文件  
df = pd.read\_csv('douban.csv', header=0, names=\["quote", "score", "info", "title", "people"\])  
(dom1, dom2, dom3, dom4) = (\[\], \[\], \[\], \[\])  
\# 清洗数据,获取电影年份及国家,增加年份列及国家列  
for i in df\['info'\]:  
    country = i.split('/')\[1\].split(' ')\[0\].strip()  
    if country in \['中国大陆', '台湾', '香港'\]:  
        dom1.append(1)  
    else:  
        dom1.append(0)  
    dom2.append(int(i.split('/')\[0\].replace('(中国大陆)', '').strip()))  
df\['country'\] = dom1  
df\['year'\] = dom2  
\# 清洗数据,建立评价人数列  
for i in df\['people'\]:  
    dom3.append(int(i.replace('人评价', '')))  
df\['people\_num'\] = dom3  
\# 生成电影排名列表  
dom4 = \[x for x in range(1, 251)\]  
df\['rank'\] = dom4  
print(df)

在那一期的排名评分人数三维度图里，我们知道排名越靠前，评价人数越多，评分越高。

这只是我们直观上的推测，并不是用数据确确实实展示的。

相关分析就可以用数据来证明我们本次猜测的正确性。

首先我们通过散点图来看排名与评价分数之间的关系，看是否有所相关。

\# scatter为散点图  
df.plot(x='rank', y='score', kind='scatter')  
plt.show()

这里由于排名排序问题显现出线形负相关，不过这并不影响分析。

你就默认正相关就好，即排名越靠前，分数越高。

![1545126101941687.png][]

通过散点图我们发现数据有线性相关关系。

那么就能使用皮尔逊(Pearson)相关系数对两变量的相关关系进行分析。

\# corr()方法:计算两两相关的列,不包括NA/Null值 persion:标准相关系数  
print(df\[\['rank', 'score'\]\].corr(method='pearson'))

输出两变量相关系数，绝对值约为0.70，查表可知相关程度为高度。

![1545126102368158.png][]

那么结论就显而易见，**排名与评价分数之间的关系为线性正相关！！！**

相关分析除了通过相关系数分析，还可以通过散点矩阵图。

对多个变量之间的相关关系进行分析，去探索变量间的关系。

\# seaborn回归/散点图  
sns.pairplot(df\[\['score', 'people\_num', 'year', 'country', 'rank'\]\])  
plt.show()

生成如下散点图，可以发现rank与score及people\_num相关性较大(右上角两个图)。

![1545126102640400.jpg][]

接下来创建分组变量，指定国家为分组变量，来看中国和外国的豆瓣电影TOP250数据情况。

\# 生成带辅助线的散点图矩阵,hue:分类  
sns.pairplot(df\[\['score', 'people\_num', 'year', 'country', 'rank'\]\], hue='country', kind='reg', diag\_kind='kde', size=1.5)  
plt.show()

在这里能观察数据的拟合线及上下浮动范围，更加直观的了解变量间的情况。

不过国家分类倒是没什么发现，可能与数据样本过少有关。

![1545126102977155.jpg][]

**/ 03 / 总结**

本次只是一个简单的相关分析案例，里面涉及太多的数学知识我就不赘述了。

看了这本书我才知道，我要学的东西真的多...

不过能结合之前的相关案例去分析，我觉得就很不错了。

能够学以致用，有自己的想法。

[1545126101941687.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126101941687.png
[1545126102368158.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126102368158.png
[1545126102640400.jpg]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126102640400.jpg
[1545126102977155.jpg]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126102977155.jpg