在資料分析領域，有效地清理和解讀資料至關重要。本文將探討如何運用 Python 工具和視覺化技術，從原始資料中提取有價值的資訊。首先，我們會示範如何清理資料，去除無效值，接著進行基礎統計分析，例如計算均值、標準差等。最後，我們將使用 Matplotlib 繪製直方圖和折線圖，並以 Mermaid 流程圖輔助說明，更直觀地展現資料的分佈和趨勢，以便進行更深入的分析和決策。
資料分析與視覺化
在進行資料分析時，瞭解資料的分佈和趨勢是非常重要的。以下是一些資料點：4.633333、1.233333、3.700000、1.480000、6.300000、7.142857、12.500000、1015.666667、1017.800000、1018.666667、1017.166667、1016.500000、1018.000000、1020.000000、1018.714286。
內容解密：
這些資料點代表了不同時間或情況下的測量值。為了更好地理解這些資料，我們可以使用視覺化工具，如圖表或折線圖，來展示資料的變化趨勢。
graph LR
A[資料點] --> B[視覺化]
B --> C[折線圖]
C --> D[趨勢分析]
圖表翻譯：
上述Mermaid圖表展示了從原始資料點到視覺化呈現的過程。首先，我們有資料點（A），然後將其轉換為視覺化形式（B），接著使用折線圖（C）來展示資料的變化，最後進行趨勢分析（D）以瞭解資料背後的意義。
這些資料點的視覺化可以幫助我們識別出資料中的模式、峰值和谷值，從而對資料有更深入的理解。例如，透過折線圖，我們可以觀察到資料在某些時間點的急劇增加或減少，或者是長期的穩定趨勢。
程式碼實作：
以下是一個簡單的Python程式碼，展示如何使用Matplotlib函式庫來建立一個折線圖，以視覺化上述資料點：
import matplotlib.pyplot as plt
# 資料點
data_points = [4.633333, 1.233333, 3.700000, 1.480000, 6.300000, 7.142857, 12.500000, 1015.666667, 1017.800000, 1018.666667, 1017.166667, 1016.500000, 1018.000000, 1020.000000, 1018.714286]
# 建立折線圖
plt.plot(data_points)
# 顯示圖表
plt.show()
內容解密：
這段程式碼首先匯入必要的函式庫（Matplotlib），然後定義了上述的資料點。接著，使用plt.plot()函式建立了一個折線圖，最後透過plt.show()函式顯示了這個圖表。這個過程使得我們可以清晰地看到資料的變化情況，有助於進一步的分析和決策。
資料分析與視覺化
在進行資料分析時，瞭解資料的分佈和趨勢是非常重要的。給定的資料序列包含了多個數值，包括整數和浮點數，以及一些NaN（Not a Number）值，表示缺失或無效的資料。
資料清理和處理
首先，我們需要清理資料，去除NaN值，以便進行有效的分析。清理後的資料序列為：
1017.000000 –2.600000 –0.233333 1.500000 –2.666667 1.000000 0.000000 1.851743 5.142857
基本統計分析
接下來，對清理後的資料進行基本統計分析，包括計算均值、標準差、最大值和最小值等。
import numpy as np
# 清理後的資料序列
data = np.array([1017.000000, -2.600000, -0.233333, 1.500000, -2.666667, 1.000000, 0.000000, 1.851743, 5.142857])
# 計算均值
mean_value = np.mean(data)
print("均值：", mean_value)
# 計算標準差
std_dev = np.std(data)
print("標準差：", std_dev)
# 找到最大值和最小值
max_value = np.max(data)
min_value = np.min(data)
print("最大值：", max_value)
print("最小值：", min_value)
視覺化分析
使用matplotlib函式庫來建立直方圖和折線圖，以視覺化的方式呈現資料的分佈和趨勢。
import matplotlib.pyplot as plt
# 直方圖
plt.hist(data, bins=10, edgecolor='black')
plt.title('資料分佈直方圖')
plt.xlabel('資料值')
plt.ylabel('頻率')
plt.show()
# 折線圖
plt.plot(data, marker='o')
plt.title('資料趨勢折線圖')
plt.xlabel('索引')
plt.ylabel('資料值')
plt.show()
圖表翻譯：
上述程式碼生成了兩個圖表，一個是直方圖，另一個是折線圖。直方圖用於展示資料的分佈情況，透過頻率的高低可以看出資料中哪些值出現的次數較多。折線圖則用於展示資料的趨勢，透過連續的線條可以看出資料隨著索引的變化而變化的趨勢。這兩個圖表共同幫助我們更好地理解資料的特性和變化規律。
時序資料分析：探索天氣趨勢
在天氣預報中，瞭解氣溫、濕度、風速和氣壓的變化對於預測未來天氣條件至關重要。這篇文章將探討如何使用Python進行時序資料分析，以便更好地理解這些變化。
資料集介紹
我們的資料集包含從2013年1月1日到1月10日的天氣記錄，包括日期、氣溫、濕度、風速和氣壓。以下是資料集的前幾行：
日期 氣溫 濕度 風速 氣壓
2013-01-01 1.0 NaN NaN NaN
2013-01-02 2.0 NaN NaN NaN
2013-01-03 3.0 NaN NaN NaN
...
計算月度差分
為了分析氣溫的變化，我們計算了月度差分（1month_diff），它代表了相鄰日期之間的氣溫差異。
df['1month_diff'] = df['meantemp'].diff(periods=1)
這個計算結果將被用於繪製氣溫變化的圖表。
繪製氣溫變化圖
使用matplotlib函式庫，我們可以繪製氣溫變化的圖表：
plt.plot(df['1month_diff'])
這個圖表將顯示氣溫在不同日期之間的變化情況。
圖表翻譯：
此圖表顯示了氣溫在2013年1月1日至1月10日之間的變化情況。透過分析這個圖表，我們可以看到氣溫在某些日期之間出現了明顯的變化，這可能與天氣模式的改變有關。瞭解這些變化可以幫助我們更好地預測未來的天氣條件。
內容解密：
在上述程式碼中，我們使用了diff()函式來計算月度差分。這個函式計算了相鄰元素之間的差異，在這裡是氣溫的差異。然後，我們使用matplotlib函式庫來繪製這個差異的圖表。透過分析這個圖表，我們可以更好地理解氣溫的變化情況。
在未來的研究中，我們可以進一步分析這個資料集，探討濕度、風速和氣壓對於氣溫變化的影響。同時，我們也可以使用更先進的機器學習演算法來預測未來的天氣條件。
時間序列資料的特徵工程
在時間序列資料中，特徵工程是一個非常重要的步驟。它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的資訊，從而提高模型的預測準確率。下面，我們將介紹如何使用Python的pandas函式庫進行時間序列資料的特徵工程。
2.3 時間相關特徵工程
時間相關特徵是指那些與時間相關的特徵，例如時間差分、移動平均等。這些特徵可以幫助我們捕捉時間序列資料中的模式和趨勢。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 建立一個示例資料框
df = pd.DataFrame({
'meantemp': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 32, 35, 38, 40, 42, 45, 48, 50, 52, 55, 58, 60, 62, 65, 68]
})
# 計算24個月的時間差分
df['24month_diff'] = df['meantemp'].diff(periods=24)
# 繪製時間差分的圖表
plt.plot(df['24month_diff'])
plt.show()
結果分析
從上面的結果中，我們可以看到時間差分的圖表。這個圖表顯示了原始資料中每個點與24個月前點之間的差值。這個特徵可以幫助我們捕捉時間序列資料中的長期趨勢和模式。
圖表翻譯
此圖示時間差分的變化情況。從圖表中，我們可以看到時間差分的值在整個時間序列中呈現出一定的波動。這個波動可能是由於原始資料中的季節性或趨勢所導致的。
內容解密
在上面的程式碼中，我們使用了pandas函式庫的diff方法來計算時間差分。這個方法可以幫助我們計算原始資料中每個點與之前某個點之間的差值。在這個例子中，我們計算了24個月的時間差分，也就是說，每個點與24個月前點之間的差值。
flowchart TD
A[原始資料] --> B[計算時間差分]
B --> C[繪製時間差分圖表]
C --> D[分析結果]
圖表翻譯
此圖示時間序列資料處理的流程。從圖表中，我們可以看到原始資料首先被用來計算時間差分，然後時間差分被繪製成圖表，最後結果被分析以捕捉時間序列資料中的模式和趨勢。
資料轉換與視覺化
在進行資料分析時，瞭解資料的分佈型態非常重要。當資料呈現非線性趨勢時，可能需要進行轉換以使其更接近常態分佈。常見的轉換方法包括平方根轉換、冪次轉換和對數轉換。
平方根轉換
當資料呈現二次增長趨勢時，平方根轉換可以將其轉換為線性趨勢。這是因為平方根函式可以減少資料中極端值的影響，從而使資料分佈更為穩定。
對數轉換
如果資料呈現指數增長趨勢，對數轉換可以將其轉換為線性趨勢。對數函式可以壓縮資料中的極端值，使其更容易分析。
實際應用
以下是使用Python進行資料轉換和視覺化的範例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 載入資料
csv_data = './data/DailyDelhiClimateTrain.csv'
df = pd.read_csv(csv_data, delimiter=',')
# 繪製原始資料
plt.plot(df['meantemp'])
plt.title("原始資料")
plt.show()
# 平方根轉換
df['sqrt'] = np.sqrt(df['meantemp'])
plt.plot(df['sqrt'])
plt.title("平方根轉換")
plt.show()
# 對數轉換
df['log'] = np.log(df['meantemp'])
plt.plot(df['log'])
plt.title("對數轉換")
plt.show()
在這個範例中，我們首先載入氣候資料，然後繪製原始資料的趨勢。接著，我們進行平方根轉換和對數轉換，分別繪製出轉換後的資料趨勢。這些視覺化可以幫助我們瞭解資料的分佈型態和趨勢，從而選擇適合的模型進行分析。
內容解密：
np.sqrt()函式用於計算平方根。np.log()函式用於計算自然對數。plt.plot()函式用於繪製資料趨勢。plt.title()函式用於設定圖表標題。plt.show()函式用於顯示圖表。
圖表翻譯：
此圖表展示了原始氣候資料、平方根轉換後的資料和對數轉換後的資料的趨勢。透過比較這三個圖表，可以看到平方根轉換和對數轉換如何影響資料的分佈型態和趨勢。這些視覺化可以幫助分析師選擇適合的模型進行分析和預測。
特徵工程技術在機器學習中的應用
在機器學習中，特徵工程是一個至關重要的步驟，它涉及從原始資料中提取和建立新的特徵，以提高模型的效能。這個過程需要對資料有深入的理解，並能夠根據問題的需求設計出合適的特徵。
什麼是特徵工程？
特徵工程是指從原始資料中提取和建立新的特徵，以便更好地描述資料中的模式和關係。這個過程可以包括資料轉換、特徵選擇、特徵建立等步驟。
特徵工程的重要性
特徵工程對於機器學習模型的效能有著重要的影響。好的特徵工程可以幫助模型更好地理解資料，從而提高模型的準確性和穩定性。同時，特徵工程也可以幫助減少過擬合的問題，提高模型的泛化能力。
常見的特徵工程技術
- 資料轉換：將原始資料轉換為更適合模型的形式，例如將類別變數轉換為數值變數。
- 特徵選擇：從原始資料中選擇出最有用的特徵，以減少維度和提高模型的效率。
- 特徵建立：根據原始資料建立新的特徵，以捕捉資料中的模式和關係。
特徵工程的應用
特徵工程在各個領域都有廣泛的應用，包括：
- 影像識別：使用特徵工程從影像中提取出有用的特徵，以提高影像識別模型的效能。
- 自然語言處理：使用特徵工程從文字中提取出有用的特徵，以提高自然語言處理模型的效能。
- 推薦系統：使用特徵工程從使用者行為中提取出有用的特徵，以提高推薦系統的效能。
內容解密：
import matplotlib.pyplot as plt
# 建立一個簡單的圖表
plt.title("log")
plt.show()
這段程式碼建立了一個簡單的圖表，並設定了圖表的標題為"log"。這個圖表可以用來展示資料中的模式和關係。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[原始資料] --> B[特徵工程]
B --> C[模型訓練]
C --> D[模型評估]
這個流程圖展示了特徵工程在機器學習中的位置。首先，原始資料被輸入到特徵工程中，然後特徵工程會從原始資料中提取和建立新的特徵。接下來，模型會被訓練在新的特徵上，最後，模型會被評估以確保其效能。
資料分析與視覺化
在進行資料分析時，瞭解資料的分佈和趨勢至關重要。給定的資料序列為：3.5、3.0、2.5、3.50、3.25、3.00、2.75、2.50、2.25、2.00、1.75。這些資料點似乎呈現了一定的規律，從初始值逐漸下降。
資料分佈
觀察給定的資料序列，可以發現資料從3.5開始，逐步下降到1.75。這種下降趨勢可能反映了某種現象或過程的變化。為了更好地理解這些資料，將其視覺化是非常有幫助的。
視覺化
使用適當的視覺化工具，可以將這些資料點繪製在座標平面上。假設水平軸代表資料點的索引（或順序），垂直軸代表資料值。這樣，資料的下降趨勢就會更加明顯。
graph LR
A[3.5] --> B[3.0]
B --> C[2.5]
C --> D[3.50]
D --> E[3.25]
E --> F[3.00]
F --> G[2.75]
G --> H[2.50]
H --> I[2.25]
I --> J[2.00]
J --> K[1.75]
進一步分析
除了觀察整體趨勢外，還可以對資料進行更深入的分析。例如，計算平均值和標準差，可以更好地瞭解資料的集中趨勢和離散程度。
圖表翻譯：
上述Mermaid圖表展示了資料點之間的連續關係，從初始值3.5開始，逐步下降到1.75。這個視覺化表達了資料的變化趨勢，有助於更好地理解和分析資料的特徵。
時間序列轉換與特徵工程
時間序列資料的轉換是將原始資料轉換成適合機器學習模型的格式。這個過程中，我們需要注意時間序列的特性，例如資料點之間的依賴關係。時間序列轉換的目的是將資料轉換成一個監督式機器學習問題。
時間序列轉換技術
時間序列轉換有多種技術，包括 Lag、Rolling Window 和 Expending Window。Lag 是指根據過去的值來預測未來的值。Rolling Window 是指根據一個固定大小的視窗來計算特徵。Expending Window 是指根據一個動態大小的視窗來計算特徵。
Lag
Lag 是指根據過去的值來預測未來的值。例如，如果我們想要根據昨天的溫度來預測今天的溫度，我們可以使用 Lag 技術。Lag 技術需要設定以下引數：
time_transformation: 設定為 “lag”number_of_lags: 設定 Lag 的數量lagged_features: 設定要應用 Lag 的特徵lag_aggregation: 設定聚合方法，可以選擇 “min”、“max”、“mean”、“std” 或 “no”
Rolling Window
Rolling Window 是指根據一個固定大小的視窗來計算特徵。例如，如果我們想要根據一個月的資料來計算平均溫度，我們可以使用 Rolling Window 技術。Rolling Window 技術需要設定以下引數：
time_transformation: 設定為 “rolling_window”window_size: 設定視窗大小rolling_features: 設定要應用 Rolling Window 的特徵
Expending Window
Expending Window 是指根據一個動態大小的視窗來計算特徵。例如，如果我們想要根據一個季度的資料來計算平均溫度，我們可以使用 Expending Window 技術。Expending Window 技術需要設定以下引數：
time_transformation: 設定為 “expending_window”expending_window_size: 設定視窗大小expending_features: 設定要應用 Expending Window 的特徵
時間序列轉換範例
以下是使用 hephAIstos 進行時間序列轉換的範例：
from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
from data.datasets import DailyDelhiClimateTrain
df = DailyDelhiClimateTrain()
df = df.rename(columns={"meantemp": "Target"})
# Run ML Pipeline
ml_pipeline_function(df, output_folder='./Outputs/', missing_method='row_removal',
test_time_size=365, time_feature_name='date', time_format="%Y-%m-%d",
time_split=['year', 'month', 'day'], time_transformation='lag', number_of_lags=2,
lagged_features=['wind_speed', 'meanpressure'], lag_aggregation=['min', 'mean'])
處理缺失值
缺失值是機器學習中的一個重要問題，因為許多機器學習演算法不支援缺失值。處理缺失值可以使用多種方法，從簡單的刪除行或填充值到複雜的使用機器學習演算法進行填充。
缺失值型別
缺失值可以分為兩種型別：完全隨機缺失（MCAR）和非完全隨機缺失（NMAR）。完全隨機缺失是指缺失值與其他變數無關，而非完全隨機缺失是指缺失值與其他變數有關。
處理缺失值方法
處理缺失值可以使用多種方法，包括：
- 刪除行：刪除含有缺失值的行
- 填充值：填充缺失值為一個固定值
- 機器學習演算法：使用機器學習演算法進行填充
以下是使用 Python 進行缺失值處理的範例：
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import inputs
class missing:
def __init__(self):
pass
def impute(self, df):
# 實作缺失值填充演算法
pass
處理缺失值：刪除列或列
在資料前處理中，刪除含有缺失值的列或列是一種常見的方法。這種方法可以根據缺失值的數量和分佈情況進行選擇。下面是如何實作這種方法的步驟：
刪除列
如果某一列中含有大量的缺失值，可能需要考慮刪除這一列。這是因為如果缺失值太多，可能會對模型的準確性產生負面影響。
import pandas as pd
class MissingValueHandler:
def __init__(self, df):
self.df = df
def detect_missing(self):
null_series = self.df.isnull().sum()
null_column_list = []
if sum(null_series):
print('Following columns contains missing values : ')
for column, count in null_series.items():
if count > 0:
null_column_list.append(column)
print(f'{column}: {count} missing values')
return null_column_list
def remove_columns(self, threshold=0.5):
null_column_list = self.detect_missing()
columns_to_remove = [column for column in null_column_list if self.df[column].isnull().sum() / len(self.df) > threshold]
self.df = self.df.drop(columns=columns_to_remove)
return self.df
# 範例使用
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, None, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]
})
handler = MissingValueHandler(df)
print("原始資料:")
print(df)
handler.remove_columns(threshold=0.25)
print("\n刪除含有過多缺失值的列後的資料:")
print(handler.df)
刪除列的優缺點
- 優點：可以簡化資料結構，減少模型計算的複雜度。
- 缺點：可能會丟失重要的資訊，特別是當刪除的列中含有大量的非缺失值時。
刪除行
如果某一行中含有大量的缺失值，也可以考慮刪除這一行。這是因為如果缺失值太多，可能會對模型的準確性產生負面影響。
def remove_rows(self, threshold=0.5):
rows_to_remove = self.df.isnull().sum(axis=1) > threshold * len(self.df.columns)
self.df = self.df[~rows_to_remove]
return self.df
# 範例使用
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, None, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]
})
handler = MissingValueHandler(df)
print("原始資料:")
print(df)
handler.remove_rows(threshold=0.25)
print("\n刪除含有過多缺失值的行後的資料:")
print(handler.df)
刪除行的優缺點
- 優點：可以減少模型計算的複雜度，避免因缺失值而產生的偏差。
- 缺點：可能會丟失重要的資訊，特別是當刪除的行中含有大量的非缺失值時。
處理機器學習中的缺失值
在進行機器學習時，資料中的缺失值往往是一個需要特別注意的問題。缺失值可能來自於各種原因，例如資料收集過程中的錯誤、裝置故障等。這些缺失值如果不被正確處理，可能會對模型的效能產生負面影響。
檢查缺失值
首先，我們需要檢查資料中哪些欄位存在缺失值。可以使用以下程式碼實作：
for i, j in null_series.items():
if j:
print("{} : {:.2f} %".format(i, (j/total_samples)*100))
null_column_list.append(i)
else:
print("None of the columns contains missing values!")
這段程式碼會遍歷每個欄位，計算缺失值的比例，並將有缺失值的欄位名稱新增到 null_column_list 中。
移除含有缺失值的列或行
接下來，我們可以使用 pandas.DataFrame.dropna 方法來移除含有缺失值的列或行。這個方法可以根據 axis 引數決定是移除行還是列。
# 移除含有缺失值的行
df_row = self.df.dropna(axis=0)
# 移除含有缺失值的列
df_col = self.df.dropna(axis=1)
其中，axis=0 表示移除含有缺失值的行，axis=1 表示移除含有缺失值的列。
實際應用
以下是兩個實際應用的例子：
# 使用行移除演算法
def row_removal(self):
original_row, original_col = self.df.shape[0], self.df.shape[1]
print('Using row removal algorithm...')
df_row = self.df.dropna(axis=0)
print(f"Shape of new dataframe : {df_row.shape}")
print(f"Total {original_row - df_row.shape[0]} rows removed")
return df_row
# 使用列移除演算法
def column_removal(self):
original_row, original_col = self.df.shape[0], self.df.shape[1]
print('Using column removal algorithm...')
print('Warning : Features may be reduced, introducing inconsistency when Testing!')
df_col = self.df.dropna(axis=1)
return df_col
這兩個例子分別示範瞭如何使用行移除和列移除演算法來處理缺失值。
2.4.2 統計插補：均值、中位數和眾數
對於具有數值資料的特徵，可以使用均值、中位數或眾數來替換缺失值。均值插補會用該變數的均值替換任何缺失值，這有個很大的優點，就是不會改變變數的樣本均值。然而，使用均值的缺點是它會削弱涉及插補變數的任何相關性。眾數通常用於插補缺失值，尤其是在類別特徵中。這些方法都是近似的，但它們可以透過使用鄰近值的偏差（當資料是線性的時）等方法來最佳化結果。
統計插補實作
def stats_imputation(self, null_column_list):
"""
使用統計插補演算法。
引數：
null_column_list (list): 包含缺失值的欄位列表。
"""
print("使用統計插補演算法...")
# 提取數值欄位
numeric_cols = [column for column in null_column_list if self.df[column].dtype!= 'object']
# 提取類別欄位
categorical_cols = [column for column in null_column_list if self.df[column].dtype == 'object']
print(f"使用均值、中位數和眾數插補以下欄位：{numeric_cols}")
print(f"使用眾數插補以下欄位：{categorical_cols}")
if len(numeric_cols):
for col in numeric_cols:
# 使用均值、中位數和眾數插補缺失值
self.df.fillna({col: self.df[col].mean()}, inplace=True)
self.df.fillna({col: self.df[col].median()}, inplace=True)
self.df.fillna({col: self.df[col].mode()[0]}, inplace=True)
# 對類別欄位使用眾數插補
for col in categorical_cols:
self.df.fillna({col: self.df[col].mode()[0]}, inplace=True)
return self.df
內容解密：
上述程式碼實作了統計插補演算法，使用均值、中位數和眾數來替換缺失值。首先，提取出數值欄位和類別欄位，然後對數值欄位使用均值、中位數和眾數插補缺失值。對類別欄位，使用眾數插補缺失值。這個方法可以有效地處理缺失值，並且可以根據資料的特點選擇合適的插補方法。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[提取數值欄位]
B --> C[提取類別欄位]
C --> D[使用均值、中位數和眾數插補]
D --> E[對類別欄位使用眾數插補]
E --> F[傳回處理後的資料]
此圖表展示了統計插補演算法的流程，從提取數值欄位和類別欄位開始，然後使用均值、中位數和眾數插補缺失值，最後對類別欄位使用眾數插補，並傳回處理後的資料。
處理缺失值：線性插值法
線性插值法是一種用於估計缺失值的方法，尤其適合具有趨勢的時間序列資料，但不適合季節性資料。這種技術透過已知資料點的範圍內的其他觀察結果來估計值。簡單來說，它會根據資料調整一個函式，並使用這個函式來外推缺失的資料。
線性插值的原理
線性插值是一種近似值的方法，透過計算缺失值前後的平均值來估計缺失值。這種方法假設資料之間存線上性的關係，因此可以根據已知的資料點來估計缺失值。
實作線性插值
以下是使用Python實作線性插值的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
def linear_interpolation(df, null_column_list):
# 提取數值欄位
numeric_cols = [column for column in null_column_list if df[column].dtype!= 'object']
# 提取類別欄位
categorical_cols = [column for column in null_column_list if df[column].dtype == 'object']
# 進行線性插值
df_linear_interpolation = df.copy()
if len(numeric_cols):
for i in numeric_cols:
df_linear_interpolation[i] = df_linear_interpolation[i].interpolate(method='linear', limit_direction='forward', axis=0)
return df_linear_interpolation
結果分析
線性插值法可以有效地處理缺失值，尤其是在資料具有趨勢的情況下。但是，需要注意的是，這種方法假設資料之間存線上性的關係，如果資料具有非線性的關係，則可能需要使用其他方法。
內容解密：
linear_interpolation函式接收一個 DataFrame 和一個缺失值欄位列表作為輸入。numeric_cols和categorical_cols分別提取數值欄位和類別欄位。df_linear_interpolation建立一個新的 DataFrame 並進行線性插值。interpolate方法使用線性插值法估計缺失值，limit_direction='forward'引數指定只向前填充缺失值。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[輸入 DataFrame] --> B[提取數值欄位]
B --> C[提取類別欄位]
C --> D[進行線性插值]
D --> E[輸出結果]
這個流程圖展示了線性插值法的實作過程，從輸入 DataFrame 到提取數值欄位、類別欄位，然後進行線性插值，最終輸出結果。
從使用者經驗視角來看，有效地視覺化和分析資料對於理解趨勢和模式至關重要。本文探討了多種技術，包含基本統計分析、圖表建立、時間序列分析、特徵工程以及缺失值處理。透過 Python 程式碼示例和圖表，展示瞭如何運用這些技術來洞察資料。技術限制深析顯示，像線性插值法雖適用於趨勢資料，但不適用於季節性資料，凸顯了針對不同資料型別選擇合適方法的重要性。此外，特徵工程的有效性取決於對資料和問題的理解，需要仔細設計和選擇特徵。展望未來，整合機器學習演算法進行更精細的缺失值處理和預測，將進一步提升資料分析的效率和準確性。玄貓認為，熟練掌握這些技術，並根據實際情況選擇合適的工具和方法，才能有效地從資料中提取有價值的資訊，並做出更明智的決策。
