心电图心跳信号分类数据分析

    
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            数据竞赛
        
            Datawhale
        
    发布于：2021-03-18 10:18:48
    编辑于：2021-03-19 01:37:01
    浏览量：1508

概述

本次任务的主要内容是分析数据的特征。

常用的分析项

首尾数据。
数据形状，数据类型。
数据的统计量。
缺失值的查看。
数据的分布。

具体实现

查看首尾数据：data.head().append(data.tail())
查看数据描述：data.describe()
查看数据信息：data.info()
查看缺失数据：data.isnull().sum()

查看数据中某列的元素值的计数：

data['label'].value_counts()
可视化：

plt.hist(train_data['label'], orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red')
plt.show()

判断数据是什么分布

import scipy.stats as st
y = train_data['label']
plt.figure(1); plt.title('Default')
sns.distplot(y, rug=True, bins=20)
plt.figure(2); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title('Log Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)
plt.figure(4); plt.title('Johnson SU')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu)

查看数据的偏度与峰度：data.skew(), data.kurt()
使用 pandas_profiling 进行分析：

import pandas_profiling
pfr = pandas_profiling.ProfileReport(train_data)
pfr.to_file("./report.html")

Links: heartbeat-classification-2