项目新建**.ipynb文件 ,独立实现下列python3程序——读取housing数据集，并进行基于Pandas数据分析 Ipynb文件在主体程序中的部分代码如下: #获取数据 #导入python scikit, pandas, numpy等模块 # 主要的导入模块 # 导入画图的模块，为后面的画图做准备 # 定义如何在本地目录里保存figure# 利用pd的readexcel，read_csv读取DataFrame数据结构，存入housing中 housing=#此处填入利用read_csv读取所在硬盘上的housing_csv文件 #添加代码，利用pd.head(),tail()函数在屏幕上显示出数据表前5行的数据，和倒数5列的数据， #添加代码，利用pandas的info()，describe()函数展示数据表的详情。 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt #这里需要加入代码，利用hist()函数显示并保存列属性的直方图 save_fig("attribute_histogram_plots") plt.show() #下列自定义函数split_train_test用于划分训练集和测试集，其中test_ratio是划分比例，用split_train_test函数，测试集比例为0.2，来获得训练集和测 #试集，并利用len()函数打印出测试集和训练集的长度，测试加入np.random.seed(种子整数)和不加入np.random.seed(种子整数)对结果有何影响？原因是？为什么会有这种情况发生？请使用value_counts()函数计算列属性ocean_proximity所有取值的总数，并分析中哪一类房子最多（例如靠近海边的房子最多？还是靠近land的房子最多等）

<think>嗯，用户想通过Python的Pandas库来分析housing数据集，完成包括加载CSV、显示数据前后部分、调用info和describe方法、绘制直方图、划分训练集和测试集，以及分析ocean_proximity列的分布和最大类别。首先，我需要理清这些步骤的具体实现方法。 首先，加载CSV文件。根据用户提供的引用，比如引用[4]中使用了pd.read_csv并指定了names参数，可能数据文件没有列名。但常见的housing数据集可能有列名，所以是否需要处理header？需要确认数据集的结构。假设用户的数据集有列名，直接使用pd.read_csv即可，否则可能需要指定names参数。 接下来是显示前五行和后五列的数据。前五行用head()，后五列可能需要用iloc结合tail()，比如df.iloc[:, -5:].tail()，或者直接指定列名。不过用户可能希望同时显示最后五行的后五列，所以可能需要组合操作。 调用info和describe方法是基本的数据概览，这应该没问题。绘制直方图的话，用户提到保存属性直方图，可能需要使用hist()方法，并调整子图布局，然后保存为图片文件。要注意子图可能过多，需要合适的figsize。 划分训练集和测试集，用户要求编写split_train_test函数。通常可以用train_test_split，但用户可能需要手动实现，比如按比例随机抽样。但考虑到随机性的可重复性，可能需要设置随机种子。或者使用sklearn的train_test_split，但用户可能希望自己编写函数。需要明确是否需要随机分割，并确保每次结果一致。 分析ocean_proximity列的值分布，可以用value_counts()，然后找出最大的类别。这部分应该直接，但可能需要可视化，比如柱状图，但用户没有明确要求，但问题中提到统计分布和最大类别，所以value_counts和idxmax应该足够。 现在，检查引用内容是否有帮助。引用[1]提到df.shape和df.describe()，引用[2]提到描述性统计和可视化，引用[4]有导入数据和head的示例。这些可以作为参考，确保代码符合最佳实践。 需要注意的潜在问题：数据集路径是否正确，列名是否存在，分类列是否为ocean_proximity，是否需要处理缺失值。在示例代码中可能需要添加检查缺失值的步骤，但用户没有提到，所以可能不需要。此外，在划分训练测试集时，分层抽样可能更好，但用户可能只需要简单随机划分。 综合以上，分步骤实现每个任务，确保代码正确并附有解释。可能还需要注意代码的简洁性和效率，比如使用sklearn的train_test_split而不是手动实现，但用户要求编写函数，可能需要自定义。或者，用户可能接受调用现有库的函数，但问题中的“编写split_train_test函数”暗示需要手动实现。需要明确这一点。 例如，手动划分可以按比例随机选择索引，或者用numpy的随机permutation。比如： def split_train_test(data, test_ratio): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_set_size = int(len(data) * test_ratio) test_indices = shuffled_indices[:test_set_size] train_indices = shuffled_indices[test_set_size:] return data.iloc[train_indices], data.iloc[test_indices] 但这样每次运行结果不同，所以建议设置随机种子，比如在函数内部使用np.random.seed(42)。或者，用户可能希望使用sklearn的版本，但问题要求编写自己的函数。 最后，确保所有步骤的代码正确，并解释每个部分的作用，如加载数据、查看基本信息、可视化、数据划分和分布分析。同时，根据引用[3]和[4]，可能需要处理数据集的路径和列名，需要提醒用户根据实际情况调整路径。</think>### 分步解决方案：Python Pandas 分析 Housing 数据集 #### 一、加载CSV文件 ```python import pandas as pd # 加载数据集（需根据实际路径调整） housing = pd.read_csv("housing.csv") ``` #### 二、显示数据首尾 1. **前五行数据**： ```python print(housing.head()) ``` 2. **后五列的后五行数据**： ```python print(housing.iloc[-5:, -5:]) ``` #### 三、查看数据详情 1. **调用`info()`方法**： ```python print(housing.info()) # 查看列类型、非空值数量、内存占用[^2] ``` 2. **调用`describe()`方法**： ```python print(housing.describe()) # 输出数值列的统计指标（均值、标准差等）[^1] ``` #### 四、绘制并保存属性直方图 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制直方图（适用于数值型列） housing.hist(bins=50, figsize=(12, 8)) plt.tight_layout() plt.savefig("housing_histograms.png") # 保存为图片文件 ``` #### 五、划分训练集与测试集 1. **自定义分割函数**： ```python import numpy as np def split_train_test(data, test_ratio=0.2): np.random.seed(42) # 固定随机种子保证可重复性 shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_size = int(len(data) * test_ratio) test_indices = shuffled_indices[:test_size] train_indices = shuffled_indices[test_size:] return data.iloc[train_indices], data.iloc[test_indices] train_set, test_set = split_train_test(housing) ``` 2. **使用`scikit-learn`库**（更推荐）： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 六、分析分类列分布 1. **统计`ocean_proximity`分布**： ```python value_counts = housing["ocean_proximity"].value_counts() print(value_counts) ``` 2. **获取最大类别**： ```python max_category = value_counts.idxmax() print("最大类别:", max_category) # 通常为"<1H OCEAN"[^4] ``` --- ### 关键代码说明 | 步骤 | 功能 | |----------------|----------------------------------------------------------------------| | `read_csv` | 加载CSV文件，自动识别列名和数据类型 | | `describe()` | 生成数值列的中心化度量（均值、标准差等）和离散化度量（分位数） | | `hist()` | 绘制直方图可视化数值分布 | | `train_test_split` | 实现数据随机划分，保证训练集和测试集独立性 | | `value_counts` | 统计分类列分布，支持频率分析和类别筛选 | --- ###