Py学习  »  Python

用python对汽车油耗进行数据分析

大数据挖掘DT数据分析 • 7 年前 • 969 次点击  




大数据挖掘DT数据分析  公众号: datadw


-  从http://fueleconomy.gov/geg/epadata/vehicles.csv.zip

下载汽车油耗数据集并解压

-  进入jupyter  notebook(ipython  notebook)并新建一个New Notebook


-  输入命令

[python] view plain copy

  1. import pandas as pd  

  2. import numpy as np  

  3. from ggplot import *  

  4. import matplotlib.pyplot as plt  

  5.   

  6. %matplotlib inline  

  7.   

  8. vehicles = pd.read_csv("vehicles.csv")  

  9. vehicles.head  


按下Shift +Enter 键,可以看到如下结果:




其中 pandas中Data Frame类的边界方法head,查看一个很有用的数据框data frame的中,包括每列的非空值数量和各列不同的数据类型的数量。

描述汽车油耗等数据

-  查看有多少观测点(行)和多少变量(列)


-  查看年份信息

len(pd.unique(vehicles.years))

min(vehicles.year)

max(vehicles.year)

 

-  查看燃料类型

pd.value_counts(vehicles.fuelTypel)

-  查看变速箱类型

pd.value_counts(vehicles.trany)

trany变量自动挡是以A开头,手动挡是以M开头;故创建一个新变量trany2:

vehicles['trany2'] = vehicles.trany.str[0]

pd.value_counts(vehicles.trany2)


同理可以查看其它特征数据

分析汽车油耗随时间变化的趋势

-  先按照年份分组

grouped = vehicle.groupby('year')

-  再计算其中三列的均值

averaged= grouped['comb08', 'highway08', 'city08'].agg([np.mean])

-  为方便分析,对其进行重命名,然后创建一个‘year’的列,包含该数据框data frame的索引

averaged.columns = ['comb08_mean', 'highwayo8_mean', 'city08_mean']

averaged['year'] = averaged.index


-  使用ggplot包将结果绘成散点图

print ggplot(averaged, aes('year', 'comb08_mean')) + geom_point(colour='steelblue') + xlab("Year") + \

ylab("Average MPG") + ggtitle("All cars")


-  去除混合动力汽车

criteria1 = vehicles.fuelType1.isin(['Regular Gasoline', 'Premium Gasoline', 'Midgrade Gasoline'])
criteria2 = vehicles.fuelType2.isnull()
criteria3 = vehicles.atvType != 'Hybrid'
vehicles_non_hybrid = vehicles[criteria1 & criteria2 & criteria3]

-  将得到的数据框data frame按年份分组,并计算平均油耗

grouped = vehicles_non_hybrid.groupby(['year'])
averaged = grouped['comb08'].agg([np.mean])
averaged['hahhahah']  = averaged.index



-  查看是否大引擎的汽车越来越少

pd.unique(vehicles_non_hybrid.displ)

-  去掉nan值,并用astype方法保证各个值都是float型的

criteria = vehicles_non_hybrid.displ.notnull()
vehicles_non_hybrid = vehicles_non_hybrid[criteria]

vehicles_non_hybrid.loc[:,'displ'] = vehicles_non_hybrid.displ.astype('float')

criteria = vehicles_non_hybrid.comb08.notnull()

vehicles_non_hybrid = vehicles_non_hybrid[criteria]

vehicles_non_hybrid.loc[:,'comb08'] = vehicles_non_hybrid.comb08.astype('float')

-  最后用ggplot包来绘图

print ggplot(vehicles_non_hybrid, aes('displ', 'comb08')) + geom_point(color='steelblue') + \

xlab('Engine Displacement') + ylab('Average MPG') + ggtitle('Gasoline cars')


-  查看是否平均起来汽车越来越少了

grouped_by_year = vehicles_non_hybrid.groupby(['year'])
avg_grouped_by_year = grouped_by_year['displ', 'comb08'].agg([np.mean])

-  计算displ和conm08的均值,并改造数据框data frame

avg_grouped_by_year['year'] = avg_grouped_by_year.index
melted_avg_grouped_by_year = pd.melt(avg_grouped_by_year, id_vars='year')

-  创建分屏绘图

p = ggplot(aes(x='year', y='value', color = 'variable_0'), data=melted_avg_grouped_by_year)
p + geom_point() + facet_grid("variable_0",scales="free") #scales参数fixed表示固定坐标轴刻度,free表示反馈坐标轴刻度


==========================================很皮的更新分隔线==========================================

调查汽车的制造商和型号

接下来的步骤会引导我们继续深入完成数据探索

-  首先查看cylinders变量有哪些可能的值

pd.unique(vehicles_non_hybrid.cylinders)


-  我们再将cylinders变量转换为float类型,这样可以轻松方便地找到data frame的子集

vehicles_non_hybrid.cylinders = vehicles_non_hybrid.cylinders.astype('float')

pd.unique(vehicles_non_hybrid.cylinders)


-  现在,我们可以查看各个时间段有四缸引擎汽车的品牌数量

vehicles_non_hybrid_4 = vehicles_non_hybrid[(vehicles_non_hybrid.cylinders==4.0)]


import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline


grouped_by_year_4_cylinder = \
vehicles_non_hybrid_4.groupby(['year']).make.nunique()
fig = grouped_by_year_4_cylinder.plot()
fig.set_xlabel('Year')
fig.set_ylabel('Number of 4-Cylinder Maker')

随后,print fig 显示出图像,参见下图:


分析:

我们可以从上图中看到,从1980年以来四缸引擎汽车的品牌数量呈下降趋势。然而,需要注意的是,这张图可能会造成误导,因为我们并不知道汽车品牌总数是否在同期也发生了变化。为了一探究竟,我们继续一下操作。

-  查看各年有四缸引擎汽车的品牌的列表,找出每年的品牌列表

grouped_by_year_4_cylinder = vehicles_non_hybrid_4.groupby(['year'])


unique_makes = []
for name, group in grouped_by_year_4_cylinder:
    unique_makes.append(set(pd.unique(group['make'])))


unique_makes = reduce(set.intersection, unique_makes)
print unique_makes


我们发现,在此期间只有12家制造商每年都制造四缸引擎汽车。

接下来,我们去发现这些汽车生产商的型号随时间的油耗表现。这里采用一个较复杂的方式。首先,创建一个空列表,最终用来产生布尔值Booleans。我们用iterrows生成器generator遍历data frame中的各行来产生每行及索引。然后判断每行的品牌是否在此前计算的unique_makes集合中,在将此布尔值Blooeans添加在Booleans_mask集合后面。

-  最终选取在unique_makes集合中存在的品牌

boolean_mask = []
for index, row in vehicles_non_hybrid_4.iterrows():
    make = row['make']
    boolean_mask.append(make in unique_makes)

df_common_makes = vehicles_non_hybrid_4[boolean_mask]

-  先将数据框data frame按year和make分组,然后计算各组的均值

df_common_makes_grouped = df_common_makes.groupby(['year', 'make']).agg(np.mean).reset_index()

-  最后利用ggplot提供的分屏图来显示结果

ggplot(aes(x='year', y='comb08'), data = df_common_makes_grouped) \
+ geom_line() + facet_wrap('make')


结果参见下图:


人工智能大数据与深度学习

搜索添加微信公众号:weic2c


长按图片,识别二维码,点关注



大数据挖掘DT数据分析

搜索添加微信公众号:datadw


教你机器学习,教你数据挖掘


长按图片,识别二维码,点关注




今天看啥 - 高品质阅读平台
本文地址:http://www.jintiankansha.me/t/H1OCxFpgNR
Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/3497
 
969 次点击