数据整体观测

先对数据进行简单的观测，对数据有一个简单的了解

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv", header = None)
df[1] = df[1].astype(str)
df[10] = df[10].astype(float)
df.head()

数据类型概览

通过 .dtypes 属性了解所有字段的含义，这么做就可以知道每个数据的类型， 进一步加深对于数据的理解

df.dtypes

数据大小概览

通过 Pandas 的 info() 函数，可以拿到每个字段的样本个数， 以及数据集所占据的空间大小，对数据的大小有了一定的了解之后，就需要考虑：

• 如果数据很大的话，是否需要性能更强的服务器
• 如果测试数据集太小的话，需要考虑可能会出现模型波动非常大的情况，不太会产生较好的效果

df.info()

数据整体缺失情况观测

简单数值观测

一般使用下面的方法来观测每个字段的缺失情况

df.isnull().sum(axis = 0)

可视化观测

全局可视化：数据集的缺失情况

import pandas as pd
import missingno as msno

df = pd.read_csv("kamyr-digester.csv")
msno.matrix(df)

全局可视化：整体缺失情况

msno.bar(df)

字段 nunique 观测

还有一个在全局探索分析时需要重点观测的就是 nunique 分布，通过 nunique 的观测， 可以知道每个字段中不同的个数。就可以直接对 nunique 为 1 的字段直接删除， 因为这些字段是没有任何信息的

df.nunique()

参考

• 数据探索分析-全局数据探索分析