数据分析数据集介绍及代码示例
引言
在现代社会中，大量的数据被生成和收集，这些数据对于各行各业的决策和发展非常重要。为了能够更好地理解和利用这些数据，数据分析成为一项非常重要的技能。而为了进行数据分析，我们需要一些数据集作为基础。
本文将介绍一些常用的数据分析数据集，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解和使用这些数据集进行数据分析。
数据集介绍
1. Iris数据集
Iris数据集是一个非常经典的数据集，常用于分类问题的数据分析和机器学习。该数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本还有一个类别标签，用于表示该样本属于三种不同的鸢尾花之一：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。
以下是使用Python代码加载Iris数据集的示例：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data # 特征数据
y = iris.target # 类别标签
2. 波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个用于回归问题的数据集，常用于预测房价的数据分析。该数据集包含了506个样本，每个样本有13个特征，包括城镇人均犯罪率、每栋住宅的平均房间数等。每个样本还有一个目标变量，表示该样本对应的房价中位数。
以下是使用Python代码加载波士顿房价数据集的示例：
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data # 特征数据
y = boston.target # 目标变量
3. MNIST手写数字数据集
MNIST手写数字数据集是一个用于图像识别问题的数据集，常用于训练和测试机器学习模型。该数据集包含了70000个样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，表示手写的0到9之间的数字。每个样本还有一个类别标签，表示该样本对应的实际数字。
以下是使用Python代码加载MNIST手写数字数据集的示例：
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data # 特征数据
y = mnist.target # 类别标签
数据分析代码示例
数据探索
在进行数据分析之前，首先需要对数据进行探索，并了解其基本情况。下面是一些常见的数据探索代码示例：
# 查看数据维度
print("数据维度:", X.shape)
# 查看特征名称
print("特征名称:", iris.feature_names)
# 查看类别标签名称
print("类别标签名称:", iris.target_names)
# 查看数据摘要统计信息
print("数据摘要统计信息:", pd.DataFrame(X).describe())
# 查看类别分布
print("类别分布:", pd.Series(y).value_counts())
数据可视化
数据可视化是数据分析中非常重要的一环，它可以帮助我们更好地理解数据的分布和关系。以下是一些常见的数据可视化代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel("花萼长度")
plt.ylabel("花萼宽度")
plt.show()
# 绘制箱线图
plt.boxplot(X)
plt.xticks(range(1, len(iris.feature_names)+1), iris.feature_names, rotation=45)
plt.show()
# 绘制直方图
plt.hist(y)
plt.xlabel("类