Python 组合变量产生新变量
在数据科学和机器学习中，我们经常需要对数据进行预处理，其中之一就是通过组合现有的变量生成新的变量。这能帮助我们捕捉更复杂的关系，改善模型的表现。在这篇文章中，我们将探讨使用Python结合pandas库和matplotlib库来实现这一目标。
什么是组合变量？
组合变量就是通过对现有变量进行运算或功能组合而生成的新变量。在机器学习的特征工程中，常见的操作包括加法、乘法、取对数、标准化等。组合变量能够帮助我们更好地理解数据，也可能提升模型预测的准确性。
示例：房价数据集
假设我们有一个关于房价的数据集，其中包含以下变量：
面积（size）卧室数量（bedrooms）房龄（age）
我们可以通过组合这些变量来创建一个新的变量，比如每卧室的面积（size_per_bedroom），这可以反映出房子价值的一个重要指标。
步骤1：导入库
首先，我们需要导入所需的库：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
步骤2：创建数据集
我们将创建一个简单的DataFrame来模拟我们的房价数据集：
data = {
'size': [1500, 2000, 1200, 3000],
'bedrooms': [3, 4, 2, 5],
'age': [10, 15, 5, 20]
}
df = pd.DataFrame(data)
步骤3：生成新变量
接下来，我们将通过将面积除以卧室数量来计算每卧室的面积：
df['size_per_bedroom'] = df['size'] / df['bedrooms']
print(df)
运行以上代码后，我们会得到如下输出：
size bedrooms age size_per_bedroom
0 1500 3 10 500.0
1 2000 4 15 500.0
2 1200 2 5 600.0
3 3000 5 20 600.0
现在我们有了一个新的变量size_per_bedroom，它对房子的各个卧室面积提供了一个直观的理解。
步骤4：数据可视化
为了更好地理解这些数据，我们可以使用饼图来展示各个房子的卧室数量分布。我们将使用matplotlib库来创建饼状图。
labels = ['House 1', 'House 2', 'House 3', 'House 4']
sizes = df['bedrooms']
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures pie chart is circular
plt.title("Distribution of Bedrooms in Houses")
plt.show()
步骤5：创建旅行图
在此，我们还可以创建一个旅行图，以展示每个房子所在的时间长度以及所需的投资时间。我们将使用mermaid语法向您展示这个旅行图示例：
journey
title 房子投资过程
section 房屋评估
房屋评估: 5: 房地产评估师
section 房屋购买
资金准备: 3: 银行
签合同: 4: 律师
section 装修与租赁
寻找工人: 2: 工人
预算控制: 3: 财务顾问
结论
在这篇文章中，我们探讨了如何通过组合现有变量来生成新的变量，这在数据分析和机器学习中是非常重要的一步。通过简单的运算，我们不仅能够增强特征的表达能力，还能够利用图形化手段来展示数据的特点和分布。组合变量是数据分析不可或缺的一部分，希望能激励你在日后的数据分析中灵活使用这一技巧。使用Python处理数据不仅可以提高工作效率，还能够帮助我们更好地挖掘数据背后的含义。
