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Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)-Boston Public Schools GEO數(shù)據(jù)分析-Part1

Pikachu / 3084人閱讀

摘要：項(xiàng)目目標(biāo)數(shù)據(jù)是來自于地區(qū)的公共學(xué)校的數(shù)據(jù)，具體描述了學(xué)校的坐標(biāo)，名字，類型等。基于此數(shù)據(jù)，我們可以學(xué)習(xí)一些基本的數(shù)據(jù)分析的方法。例如，研究學(xué)校的分布情況，類型統(tǒng)計(jì)等。

項(xiàng)目目標(biāo)：

Boston Public Schools Geo數(shù)據(jù)是來自于Boston地區(qū)的公共學(xué)校的數(shù)據(jù)，具體描述了學(xué)校的坐標(biāo)，名字，類型等。基于此數(shù)據(jù)，我們可以學(xué)習(xí)一些基本的Python數(shù)據(jù)分析的方法。例如，研究學(xué)校的分布情況，類型統(tǒng)計(jì)等。

數(shù)據(jù)集介紹:

數(shù)據(jù)集的介紹如下，其中比較重要的字段有X，Y坐標(biāo)，ADDRESS地址，ZIPCODE，School類型

Data columns (total 21 columns):
X 131 non-null float64
Y 131 non-null float64
OBJECTID_1 131 non-null int64
OBJECTID 131 non-null int64
BLDG_ID 131 non-null int64
BLDG_NAME 131 non-null object
ADDRESS 131 non-null object
CITY 131 non-null object
ZIPCODE 131 non-null int64
CSP_SCH_ID 131 non-null int64
SCH_ID 131 non-null int64
SCH_NAME 131 non-null object
SCH_LABEL 131 non-null object
SCH_TYPE 131 non-null object
SHARED 131 non-null object
COMPLEX 131 non-null object
Label 131 non-null int64
TLT 131 non-null int64
PL 131 non-null object
POINT_X 131 non-null float64
POINT_Y 131 non-null float64

關(guān)鍵代碼實(shí)現(xiàn):

加載數(shù)據(jù)

schools = pd.read_csv("../input/Public_Schools.csv")
schools.info()

可以看到數(shù)據(jù)字段如下，一共有21個(gè)字段，其中有9個(gè)Object類型，4個(gè)float64, 8個(gè)int64


RangeIndex: 131 entries, 0 to 130
Data columns (total 21 columns):
X 131 non-null float64
Y 131 non-null float64
OBJECTID_1 131 non-null int64
OBJECTID 131 non-null int64
BLDG_ID 131 non-null int64
BLDG_NAME 131 non-null object
ADDRESS 131 non-null object
CITY 131 non-null object
ZIPCODE 131 non-null int64
CSP_SCH_ID 131 non-null int64
SCH_ID 131 non-null int64
SCH_NAME 131 non-null object
SCH_LABEL 131 non-null object
SCH_TYPE 131 non-null object
SHARED 131 non-null object
COMPLEX 131 non-null object
Label 131 non-null int64
TLT 131 non-null int64
PL 131 non-null object
POINT_X 131 non-null float64
POINT_Y 131 non-null float64
dtypes: float64(4), int64(8), object(9)
memory usage: 21.6+ KB

2.接下來，探索數(shù)據(jù)的缺失值

schools.isnull().any()

可以看到，數(shù)據(jù)沒有缺失值

1 X False
2 Y False
3 OBJECTID_1 False
4 OBJECTID False
5 BLDG_ID False
6 BLDG_NAME False
7 ADDRESS False
8 CITY False
9 ZIPCODE False
10 CSP_SCH_ID False
11 SCH_ID False
12 SCH_NAME False
13 SCH_LABEL False
14 SCH_TYPE False
15 SHARED False
16 COMPLEX False
17 Label False
18 TLT False
19 PL False
20 POINT_X False
21 POINT_Y False
22 dtype: bool

接下來，Count frequency of schools in each city

1 schools_per_city = schools["CITY"].value_counts()
2 sns.set()
3 plt.rcParams["figure.figsize"] = [20, 7]
4 sns.barplot(x=schools_per_city.index, y=schools_per_city.get_values())

可以看到不同地區(qū)的公立學(xué)校不同數(shù)量

按照ZIPCode統(tǒng)計(jì)學(xué)校情況

1 school_zipcode = schools["ZIPCODE"].value_counts() sns.set()
2 sns.barplot(x=school_zipcode.index, y=school_zipcode.get_values())

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