Python数据分析实战-Boston Public Schools GEO数据分析-Part1
项目目标:
Boston Public Schools Geo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据,具体描述了学校的坐标,名字,类型等。基于此数据,我们可以学习一些基本的Python数据分析的方法。例如,研究学校的分布情况,类型统计等。
数据集介绍:
数据集的介绍如下,其中比较重要的字段有X,Y坐标,ADDRESS地址,ZIPCODE,School类型
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
关键代码实现:
加载数据
schools = pd.read_csv('../input/Public_Schools.csv')
schools.info()可以看到数据字段如下,一共有21个字段,其中有9个Object类型,4个float64, 8个int64
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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.接下来,探索数据的缺失值schools.isnull().any()
可以看到,数据没有缺失值
X False
Y False
OBJECTID_1 False
OBJECTID False
BLDG_ID False
BLDG_NAME False
ADDRESS False
CITY False
ZIPCODE False
CSP_SCH_ID False
SCH_ID False
SCH_NAME False
SCH_LABEL False
SCH_TYPE False
SHARED False
COMPLEX False
Label False
TLT False
PL False
POINT_X False
POINT_Y False
dtype: bool接下来,Count frequency of schools in each city
schools_per_city = schools['CITY'].value_counts()
sns.set()
plt.rcParams['figure.figsize'] = [20, 7]
sns.barplot(x=schools_per_city.index, y=schools_per_city.get_values())
可以看到不同地区的公立学校不同数量
- 按照ZIPCode统计学校情况
school_zipcode = schools['ZIPCODE'].value_counts() sns.set()
2 sns.barplot(x=school_zipcode.index, y=school_zipcode.get_values())
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