jupyter notebooks用来处理数据

### 使用 Jupyter Notebooks 进行数据处理 Jupyter Notebooks 是一种交互式的开发环境，特别适用于数据分析和可视化。这种工具允许用户在一个文档中编写代码、文本描述以及嵌入图表和多媒体内容[^1]。 #### 创建与配置 Jupyter Notebook 为了开始使用 Jupyter Notebook 处理数据，首先需要安装必要的软件包并启动一个新的笔记本实例。通常情况下，Anaconda 发行版已经包含了所需的全部组件。如果尚未安装 Anaconda 或 Miniconda，则应先完成这一步骤。之后可以通过命令 `jupyter notebook` 启动服务，在浏览器中访问默认地址 http://localhost:8888 即可进入界面[^2]。 ```bash # 安装 anaconda/miniconda (仅当未安装时) wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh # 启动 jupyter notebook 服务 jupyter notebook ``` #### 导入库和支持函数 在新的 Python 内核下创建一个空白的 Notebook 文件后，可以导入常用的数据处理库如 Pandas 和 NumPy 来加载 CSV 文件或其他结构化数据源。此外还可以引入 Matplotlib 或 Seaborn 库用于绘制图形辅助理解数据特征[^3]。 ```python import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use('ggplot') ``` #### 加载数据集 利用 Pandas 的 read_csv 函数可以从本地磁盘读取 CSV 格式的表格型数据，并将其转换成 DataFrame 对象以便后续操作。对于其他类型的文件格式也有相应的解析方法可供选择。 ```python df = pd.read_csv('./data/sample.csv') # 替换为实际路径 print(df.head()) # 显示前几条记录以确认正确性 ``` #### 探索性数据分析(EDA) 一旦成功加载了目标数据集，就可以立即着手于初步探索阶段。此时可通过统计汇总信息来快速掌握整体情况；也可以借助直方图、散点图等形式直观展示各字段之间的关系模式。 ```python description = df.describe() missing_values = df.isnull().sum() fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) ax.hist(df['column_name'], bins=50); # 更改为具体列名 ax.set_title('Distribution of Column Name'); ``` #### 清洗预处理 针对发现的问题采取适当措施加以修正，比如填补缺失值、去除异常点或是调整类别编码方式等。这些准备工作有助于提高模型训练效果及最终预测准确性。 ```python # 填补数值型属性中的NA项 for col in ['numeric_column']: mean_value = description[col]['mean'] df[col].fillna(mean_value, inplace=True) # 移除含有过多空缺的比例过高的样本行 threshold = int(len(df.columns)*0.9) # 至少保留90%非空比例以上的行 df.dropna(thresh=threshold, axis='index', inplace=True) ``` #### 特征工程构建新指标 基于业务逻辑定义额外衍生变量作为输入特征的一部分参与建模过程。例如时间戳转日期周期成分分解、字符串分词向量化表示等等都是常见的做法之一。 ```python def extract_features(row): date_obj = row['date_field'].split('-') year, month, day = map(int, date_obj[:3]) return { 'year': year, 'month': month, 'day_of_week': datetime(year, month, day).weekday(), } feature_df = df.apply(extract_features, result_type="expand", axis=1) final_data = pd.concat([df, feature_df], axis=1) ``` #### 可视化呈现结果 最后但同样重要的是要善于运用各种绘图技巧把研究成果清晰明了地表达出来。无论是静态图片还是动态动画形式都可以极大地增强报告说服力。 ```python grouped_by_month = final_data.groupby(['year','month']).size().unstack(fill_value=0) heatmap = sns.heatmap(grouped_by_month.T, cmap="YlGnBu") scatter_plot = sns.scatterplot(x='x_axis_col', y='y_axis_col', hue='category_col', data=df); ```