‫现在我们已经准备好了所有的工具, 第一步是加载数据, 因为没有数据, 我们该如何使用我们的工具呢？
‫对不对？
‫我们从这里开始, 加载数据, 做一个小的航向, 然后我们将解决这些问题｡
‫DF DF通常是数据帧的缩写, 所以不要读CSV, 因为我们在当前的工作目录中有心脏病CSV文件夹｡
‫我们可以去更新, 读取CSV｡
‫我们会通过的｡
‫我们可以做标签自动完成心脏病CSV, 漂亮｡
‫然后我们要去看看它｡
‫好极了｡
‫看起来像是进口的｡
‫好极了｡
‫我们之前已经看过了, 但我们可能会去做形状｡
‫这将告诉我们有多少行和列｡
‫所以我们有303个例子, 这是行, 这是列｡
‫所以这是以行列的形式出现的｡
‫现在, 一旦我们加载了数据｡
‫接下来呢？
‫好吧, 这就是数据探索｡ k､ a称为探索性数据分析或EDA｡
‫导入数据集后, 这就是您要转到并开始浏览它的位置｡
‫现在, 没有固定的方法来做这件事, 但是你应该试着去做的是越来越熟悉数据,
‫这样你就可以把不同的列相互比较｡
‫将其与目标值进行比较｡
‫请回头参阅数据字典｡
‫试着把事情弄清楚｡
‫你的目标是成为你所使用的数据集的主题专家｡
‫因此, 这里的目标是找到更多关于数据的信息, 并成为一名主题专家｡
‫在你正在处理的数据集上｡
‫这是因为如果有人问你一个问题, 你可以给予他们一个解释｡
‫开始构建模型时, 可以对模型进行声音检查, 以确保它们没有表现得太好,
‫例如过度拟合｡
‫或者他们可能表现不佳, 比如不合适｡
‫现在, 由于EDA没有真正固定的方法论, 我们要做的是写下一个简短的清单,
‫这样我们就可以开始了, 你想解决什么问题？
‫这又回到了我们的问题定义, 然后我们有什么样的数据, 我们如何处理不同的类型？
‫所以这就像是数字和分类的对比｡
‫在我们的例子中, 数据框架中的所有数据都是数值｡
‫现在, 请记住, 这些步骤不仅仅与心脏病数据集有关｡
‫它们几乎可以应用于任何数据集｡
‫数据中缺少了什么, 您如何处理？
‫第四步离群值在哪里？为什么要关心它们？
‫现在, 离群值是指与其他样本相距甚远的值或样本, 例如, 如果你将一个样本与另一个样本进行比较,
‫如果一个样本完全是离群的, 那么它可能是一个不正确的样本,
‫可能是有人在记录时犯了错误, 或者它可能是一个不正确的样本,
‫就这样结束了｡
‫也可能这只是一个奇怪的例子, 它应该包含在你的数据集中｡
‫最后再一次, 这是一个非详尽的列表｡
‫如何通过添加更改或删除要素来充分利用数据？
‫这有点像EDA检查表, 您可能希望从它开始, 作为我们尝试解决的最低限度｡
‫我们这样如何？
‫所以我们首先要检查DF头｡
‫查看数据帧的传统方式｡
‫如果我们想看看底部｡
‫我们可以做细节｡
‫好极了｡
‫接下来, 因为我们要预测这个目标变量,
‫我可能要弄清楚关于这个变量的一些信息｡
‫所以我们去找聋子目标, 也许我们用这个｡
‫请记住, 访问数据框中的列有两种不同的方法｡
‫你可以去DFG目标或DF目标作为一个字符串, 我们称之为值计数｡
‫所以我们从这里开始｡
‫让我们看看每个类有多少个｡
‫所以在我们的例子中, 如果我们回到数据字典, 我们会试图找出目标是什么｡
‫我们可以说目标是有没有病｡
‫所以一等于零等于没有｡
‫好了, 我们走吧｡
‫所以我们有165个例子, 根据他们的健康参数, 有人有心脏病, 138个例子, 有人没有心脏病｡
‫所以我们会认为这是一个相对平衡的问题, 也就是说我们在两个类中有相当多的例子｡
‫所以这是一个平衡分类的问题｡
‫所以如果我们到这里, 也许我们想把它形象化｡
‫所以如果我们聋了目标｡
‫价值很重要, 因为我们总是试图解释｡
‫我们希望以一种我们和其他人都能理解的方式来解释数据, 而可视化是实现这一点的最佳方式之一｡
‫比如一个条形图, 然后我们给它一些颜色, 这样我们就知道这是我们的图了｡
‫我们将把这些颜色标为金色､ 浅蓝色､ 鲑鱼色和浅蓝色｡
‫让我们看看这个｡
‫我在这里放一个小分号, 这样就不会出现输出｡
‫我们走吧｡
‫也许我们可以把这些重新标记为可能涉及改变数据框中的值的东西｡
‫我们暂时不会这么做｡
‫如果我们想和别人分享的话｡
‫我们可以把它重新贴上心脏病的标签, 然后知道心脏病｡
‫接下来我们可能要查看的是有关数据帧的不同信息, 因此我们可以使用dfki信息来完成此操作｡
‫里面还有什么其他栏目？
‫是否存在任何缺失值？
‫这就是我们要知道的｡
‫所以我们有年龄, 它是一个非空的整数64, 有14列, 302个条目, 6是整数64, CP是什么, 记住,
‫我们可以检查数据字典, 到这里, 胸痛类型｡
‫好吧, 我会的
‫典型的心绞痛｡
‫非典型心绞痛｡
‫不太确定心绞痛是什么意思｡
‫所以这就是我们想要弄清楚的, 我们的数据是关于什么的｡
‫因此, 定义心绞痛, 一种以胸部剧烈疼痛为特征的疾病｡
‫如果我们处理的是心脏病数据, 这就说得通了｡
‫好吧, 我会的
‫所以如果我们回过头来, 看看这是如何没有真实的结构, 就像我们只是在来回跳跃｡
‫如果我们看起来像是在跳来跳去, 那是因为我们实际上是在跳｡
‫另一种方法是查看是否有缺失值？
‫DF是一个A, 而不是一些｡
‫因为请记住, 探索性数据分析中的一个问题是, 数据中缺少了什么, 我们如何处理？
‫那么, 是否存在任何缺失值？
‫在我们的情况下, 没有｡
‫所以我们不需要对这里的缺失值做任何处理｡
‫然后, 如果我们还想了解更多关于数据框架的信息, 我们可以执行DF describe,
‫它将为我们给予关于所有列的一些数值｡
‫这里有个数, 是303｡
‫这是有多少行｡
‫我们得到了年龄的主要值, 这意味着所有患者的平均值｡
‫这里是54｡
‫我们从这里过来｡
‫好吧, 我会的
‫我们现在能利用的东西不多｡
‫我们可以开始比较不同的列｡
‫所以我们可能会保存它留到下一个视频里｡
‫所以保存这一条太长了｡
‫现在, 我们已经快速地了解了数据｡
‫这里没有真实的结构｡
‫我们只是想弄清楚到底发生了什么｡
‫我们已经阅读了这里的列标题｡
‫我们将它们与数据字典进行了比较｡
‫我们已经看到了每种目标有多少个例子｡
‫在这张图中, 这张图像｡
‫现在, 我们将开始比较不同的列, 并尝试更好地了解数据中的模式｡
‫让我们在下一个视频中进行演示｡