《数据探索性分析案例实现（EDA） 》
一、数据描述
1.1数据集描述
diamonds数据框包含53940行，有carat、cut、color、clarity、depth、table、price、x、y、z共10列，对应每个钻石的一些参数值。
carat：克拉，钻石的重量
cut：代表了钻石的切工，由低到高依次为Fair, Good, Very Good, Premium, Ideal
color：代表了钻石的颜色从最低的J到最高的D
clarity：钻石的纯净度,代表了钻石的透明程度从低到高依次为I1, SI1, SI2, VS1, VS2, VVS1, VVS2, IF
depth：深度比例
table：代表了钻石的桌面比例
price：代表了钻石的价格
x,y,z：分别代表了钻石的长/宽/高
1.2数据展示
二、问题提出
1、每个数据有什么特征？
3、价格和什么成正比？
2、克拉、切割、颜色、钻石的纯净度对价格的影响？
三、数据清洗和预处理
3.1查找缺失值
pd.isnull(df).sum()
可以看出，该数据集没有缺失值。
3.2查看数据集类型
df.info()
查看数据集类型，可以看到一个10x3的列表，该数据集有10列，53940条数据。Not-Null记录该列是否有空值，Dtype描述每列数据的类型。
四、各变量相关性数据分析与可视化
4.1通过库，用代码实现可视化
查看数据描述
df.describe()
对每个特征绘制柱状图
扇形图
如上绘制clarity列扇形图。同理绘制color、cut列扇形图。图片如下：
可以看到clarity主要分布在VS2、SI1、SI2、VS1，I1、IF占比很少。
可以看到，color为G占比最大，J最小。
可以看出，cut切割理想(Ideal)的占比最大，失败的很少。
单个特征的分布情况（直方图）
sns.distplot(df['price'],kde=False)
由直方图可以看出加出价格的分布情况。
4.2使用dtale可视化数据
查看数据
结果如下：
通过左上角的三角形打开功能菜单（通过language可将语言切换为中文）
描述
以price为例详细展开说明：
查看描述，可知价格分布及频率，还有最大值、中值、最小值、总和等。通过箱式图可知道：
最小值：326
1/4分位点：950
中位数：2401
3/4分位点：5324.25
最大值：18823
直方图：
可以看到价格为1250左右的最多，2000-7000其次，更贵就更少了。
细分
500个数据
5000个数据
50000条数据
从此细分计数图可以看出，价格为600左右的最多。
price-carat
可以看出price-carat是正比例相关，价格越高，carat越高
以下给出了其他列和price计数图
图表功能
以price为x轴，其他列为y轴，可以得到如下结果：
carat by price
随着钻石重量的增加钻石的价格也呈上升的趋势
depth by price
cut by price
color by price
clarity by price
可以得出，克拉和价格成正相关，质量越重，价格越高，而价格高的钻石的切工、纯净度不会太差，而颜色没有太大相关。
ScatterPlot-散点图
Wordcloud-词云图
相关性
可以知道影响价格的最重要因素是carat。
五、主要结论
钻石的重量越高价格越高，钻石的重量越高其价格受其他因素的影响越大。
颜色、切工、透明度越好的钻石价格均值越低。
钻石的价格随克拉数的升高而升高，透明度越好(IF)的钻石的单价越高。
钻石的价格随克拉数的升高而升高，切工越好(Ideal)的钻石的单价越高。
钻石的价格随克拉数的升高而升高，颜色越好(D)的钻石的单价越高。
参考文献
https://zhuanlan.zhihu.com/p/135405141
https://www.cnblogs.com/Qqun821460695/p/11911246.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/101284491?utm_source=wechat_session