多因子探索分析与可视化

　　一、假设检验与方差检验

　　import numpy as np

　　import scipy.stats as ss

　　1.正态检验

　　H0:服从正态分布

　　H1:不服从

　　norm_dist=ss.norm.rvs(size=20) #符合标准正态分布的20个数

　　ss.normaltest(norm_dist) #检验是否为正态分布，p>0.05，不能拒绝原假设，符合正态分布，基于偏度和峰度的一种检验法

　　2.卡方检验

　　H0:观测与期望无显著差别

　　H1:有差别

　　ss.chi2_contingency([[15,95],[85,5]]) #得到检验统计量，p值<0.05，有差别，自由度，理论分布

　　3.独立T分布检验

　　H0:两者无显著差别

　　H1:有显著差别

　　ss.ttest_ind(ss.norm.rvs(size=100),ss.norm.rvs(size=200))#p值>0.05，则没有差异

　　4.方差检验

　　H0:多个样本总体均值相等

　　H1：多个样本总体均值不完全相等

　　ss.f_oneway([49,50,39,40,43],[38,32,30,26,34],45,42,48])

　　5.qq图

　　from statsmodels.graphics.api import qqplot

　　from matplotlib import pyplot as plt

　　plt.show(qqplot(ss.norm.rvs(size=100))) #检验是否为正态分布，基本位于角平分线上

　　二、相关系数

　　import pandas as pd

　　s1=pd.Series([0.1,0.2,1.1,2.4,1.3,0.3,0.5])

　　s2=pd.Series([0.5,0.4,1.2,2.5,0.7,0.1])

　　s1.corr(s2) #pearson 相关系数

　　s1.corr(s2,method=‘spearman‘)

　　df=pd.DataFrame([s1,s2]) #DataFrame

　　df.corr() #针对列进行相关计算

　　df1=pd.DataFrame(np.array([s1,s2]).T) #进行转置后再计算

　　三、回归

　　x=np.arange(10).astype(np.float).reshape((10,1))

　　y=x*3+4+np.random.random((10,1))

　　from sklearn.linear_model import LinearRegression

　　reg=LinearRegression()

　　res=reg.fit(x,y)#拟合过程

　　y_pred=reg.predict(x) #预测值

　　reg.coef_ #查看参数

　　reg.intercept_ #查看截距

　　四、主成分分析

　　data=np.array([np.array([2.5,0.5,2.2,1.9,3.1]),np.array([2.4,2.9,3])]).T

　　from sklearn.decomposition import PCA

　　lower_dim=PCA(n_components=1) #降的维度

　　lower_dim.fit(data)

　　lower_dim.explained_variance_ratio_ #降维后的重要性，即得到的信息量

　　lower_dim.fit_transform(data) #得到转换后的数值

　　自定义常规PCA方法

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　def myPCA(data,n_components=10000000):

　　mean_vals=np.mean(data,axis=0)#针对列求均值

　　mid=data-mean_vals

　　cov_mat=np.cov(mid,rowvar=False) #求协方差,

　　from scipy import linalg

　　eig_vals,eig_vects=linalg.eig(np.mat(cov_mat))#求协方差矩阵的特征值和特征向量

　　#求最大的特征值所对应的特征向量

　　eig_val_index=np.argsort(eig_vals)#特征值排序，得到索引

　　eig_val_index=eig_val_index[:-(n_components+1):-1]#最大的

　　eig_vects=eig_vects[:,eig_val_index]#特征向量

　　lower_dim_mat=np.dot(mid,eig_vects)

　　return lower_dim_mat,eig_vals

　　print(myPCA(data,n_components=1))

　　交叉分析

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　import scipy.stats as ss

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　import seaborn as sns

　　df=pd.read_csv(‘HR.csv‘)#读入文件

　　df=df.dropna(axis=0,how=‘any‘)

　　df=df[df[‘last_evaluation‘]<=1][df[‘salary‘]!=‘nme‘][df[‘department‘]!=‘sale‘] #去除异常值

　　查看各个部门的left离职率之间的关系是否有明显差异 独立T检验方法，

　　得到各个部门之间的离职分布，两两之间求出T检验统计量和p值

　　dp_indices=df.groupby(by=‘department‘).indices #得到分组后的索引

　　sales_values=df[‘left‘].iloc[dp_indices[‘sales‘]].values

　　technical_values=df[‘left‘].iloc[dp_indices[‘technical‘]].values

　　print(ss.ttest_ind(sales_values,technical_values))

　　#两两求p值

　　dp_keys=list(dp_indices.keys())

　　dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys),len(dp_keys)]) #初始化一个矩阵

　　for i in range(len(dp_keys)):

　　for j in range(len(dp_keys)):

　　p_values=ss.ttest_ind(df[‘left‘].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,

　　df[‘left‘].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1]

　　dp_t_mat[i][j]=p_values

　　sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys)

　　plt.show()

　　#两两求p值加判断条件使图像差异更明显

　　dp_keys=list(dp_indices.keys())

　　dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys),

　　df[‘left‘].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1]

　　if p_values<0.05:

　　dp_t_mat[i][j]=-1

　　else:

　　dp_t_mat[i][j]=p_values

　　sns.heatmap(dp_t_mat,yticklabels=dp_keys)

　　plt.show()

　　#透视表进行交叉分析

　　piv_tb=pd.pivot_table(df,values=‘left‘,index=[‘promotion_last_5years‘,‘salary‘],

　　columns=[‘Work_accident‘],aggfunc=np.mean)#创建透视表,聚合参数选的函数

　　sns.set_context(font_scale=1.5)#调整字体

　　sns.heatmap(piv_tb,vmin=0,vmax=1,

　　cmap=sns.color_palette(‘Reds‘,n_colors=256))

　　plt.show()

　　分组分析

　　import seaborn as sns

　　import pandas as pd

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　sns.set_context(font_scale=1.5)

　　df=pd.read_csv(‘HR.csv‘)

　　df=df.dropna(axis=0,how=‘any‘)

　　df=df[df[‘last_evaluation‘]<=1][df[‘salary‘]!=‘nme‘][df[‘department‘]!=‘sale‘] #去除异常值

　　#绘制柱状图来看分组情况

　　sns.barplot(x=‘salary‘,y=‘left‘,hue=‘department‘,data=df)

　　plt.show()

　　sl_s=df[‘satisfaction_level‘]#连续值分析

　　sns.barplot(list(range(len(sl_s))),sl_s.sort_values())

　　plt.show()

　　相关分析

　　import seaborn as sns

　　import pandas as pd

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　import numpy as np

　　导入数据去除异常值

　　sns.set_context(font_scale=1.5)

　　df=pd.read_csv(‘HR.csv‘)

　　df=df.dropna(axis=0,how=‘any‘)

　　df=df[df[‘last_evaluation‘]<=1][df[‘salary‘]!=‘nme‘][df[‘department‘]!=‘sale‘] #去除异常值

　　sns.heatmap(df.corr(),vmin=-1,cmap=sns.color_palette(‘RdBu‘,n_colors=128))

　　plt.show() #计算相关系数时，会自动去掉离散数值

　　离散属性的相关性

　　s1=pd.Series([‘X1‘,‘X1‘,‘X2‘,‘X2‘])

　　s2=pd.Series([‘Y1‘,‘Y1‘,‘Y2‘,‘Y2‘])

　　1.熵　无锡人流医院 http://www.0510bhyy.com/

　　def getEntropy(s):

　　#判断是否为Series格式

　　if not isinstance(s,pd.core.series.Series):

　　s=pd.Series(s)

　　prt_ary=pd.groupby(s,by=s).count().values/float(len(s)) #得到概率分布

　　return -(np.log2(prt_ary)*prt_ary).sum()

　　注：pd.groupby(s,by=s).count() 得到计数 X1：2， X2： 4

　　pd.groupby(s,by=s).count().values 得到值 array([2,4],dtype=int64)

　　print(‘Entropy:‘,getEntropy(s1))

　　2.条件熵

　　def getCondEntropy(s1,s2):

　　d=dict()

　　for i in list(range(len(s1))): #list 将其转换为列表形式

　　d[s1[i]]=d.get(s1[i],[])+[s2[i]]#结构体,s1值下s2的分布

　　return sum([getEntropy(d[k])*len(d[k])/float(len(s1))for k in d])

　　print(‘ConEntropy:‘,getCondEntropy(s2,s1))

　　3.熵增益，条件熵

　　def getEntropyGain(s1,s2):

　　return getEntropy(s2)-getCondEntropy(s1,s2)

　　print(‘EntropyGain:‘,getEntropyGain(s1,s2))

　　4.增益率

　　def getEntropyGainRation(s1,s2):

　　return getEntropyGain(s1,s2)/getEntropy(s2)

　　print(‘EntropyGainRation:‘,getEntropyGainRation(s1,s2))

　　5.离散值的相关性

　　import math

　　def getDiscreteCorr(s1,s2)/math.sqrt(getEntropy(s1)*getEntropy(s2))

　　print(‘DiscreteCorr:‘,getDiscreteCorr(s1,s2))

　　6.Gini系数

　　def getProSS(s):

　　if not isinstance(s,by=s).count().values/float(len(s))

　　return sum(prt_ary**2)

　　def getGini(s1,s2):

　　d=dict()

　　for i in list(range(len(s1))):

　　d[s1[i]]=d.get(s1[i],[])+[s2[i]]

　　return 1-sum([getProSS(d[k]*len(d[k]))/float(len(s1))for k in d])

　　print(‘Gini:‘,getGini(s1,s2))

　　因子分析

　　import seaborn as sns

　　import pandas as pd

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　import numpy as np

　　sns.set_context(font_scale=1.5)

　　df=pd.read_csv(‘HR.csv‘)

　　df=df.dropna(axis=0,how=‘any‘)

　　df=df[df[‘last_evaluation‘]<=1][df[‘salary‘]!=‘nme‘][df[‘department‘]!=‘sale‘] #去除异常值

　　from sklearn.decomposition import PCA #主成分分析

　　my_pca=PCA(n_components=7) #去除离散值和要分析的值后剩七个

　　lower_mat=my_pca.fit_transform(df.drop(labels=[‘salary‘,‘department‘,‘left‘],axis=1))#axis=1,指定去除列

　　print(‘Ratio:‘,my_pca.explained_variance_ratio_) #查看重要程度所占的比例

　　sns.heatmap(pd.DataFrame(lower_mat).corr(),n_colors=128)) #

　　plt.show()

　　总结

　　1.连续—连续：相关系数，假设检验

　　2.连续—离散(二值)：相关系数，连续二值化(最小Gini切分，最大熵增益切分)

　　3.连续—离散(非二值):相关系数(定序)

　　4.离散(二值)—离散(二值)：相关系数，熵相关，F分值

　　5.离散—离散(非二值)：熵相关，Gini，相关系数(定序)