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数据简单分析
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import pandas as pd
datafile= '../data/air_data.csv' # 航空原始数据,第一行为属性标签
resultfile = '../tmp/explore.csv' # 数据探索结果表
# 读取原始数据，指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码）
data = pd.read_csv(datafile, encoding = 'utf-8')
# 包括对数据的基本描述，percentiles参数是指定计算多少的分位数表（如1/4分位数、中位数等）
explore = data.describe(percentiles = [], include = 'all').T # T是转置，转置后更方便查阅
explore['null'] = len(data)-explore['count'] # describe()函数自动计算非空值数，需要手动计算空值数
explore = explore[['null', 'max', 'min']]
explore.columns = [u'空值数', u'最大值', u'最小值'] #表头重命名
'''
这里只选取部分探索结果。
describe()函数自动计算的字段有count（非空值数）、unique（唯一值数）、top（频数最高者）、
freq（最高频数）、mean（平均值）、std（方差）、min（最小值）、50%（中位数）、max（最大值）
'''
简单可视化
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
datafile= '../data/air_data.csv' # 航空原始数据,第一行为属性标签
# 读取原始数据，指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码）
data = pd.read_csv(datafile, encoding = 'utf-8')
# 客户信息类别
# 提取会员入会年份
from datetime import datetime
ffp = data['FFP_DATE'].apply(lambda x:datetime.strptime(x,'%Y/%m/%d'))
ffp_year = ffp.map(lambda x : x.year)
# 绘制各年份会员入会人数直方图
fig = plt.figure(figsize = (8 ,5)) # 设置画布大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.hist(ffp_year, bins='auto', color='#0504aa')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('入会人数')
plt.title('各年份会员入会人数')
plt.show()
plt.close
# 提取会员不同性别人数
male = pd.value_counts(data['GENDER'])['男']
female = pd.value_counts(data['GENDER'])['女']
# 绘制会员性别比例饼图
fig = plt.figure(figsize = (7 ,4)) # 设置画布大小
plt.pie([ male, female], labels=['男','女'], colors=['lightskyblue', 'lightcoral'],
autopct='%1.1f%%')
plt.title('会员性别比例')
plt.show()
plt.close
数据清洗
import numpy as np
import pandas as pd
datafile = '../data/air_data.csv' # 航空原始数据路径
cleanedfile = '../tmp/data_cleaned.csv' # 数据清洗后保存的文件路径
# 读取数据
airline_data = pd.read_csv(datafile,encoding = 'utf-8')
print('原始数据的形状为：',airline_data.shape)
# 去除票价为空的记录
airline_notnull = airline_data.loc[airline_data['SUM_YR_1'].notnull() &
airline_data['SUM_YR_2'].notnull(),:]
print('删除缺失记录后数据的形状为：',airline_notnull.shape)
# 只保留票价非零的，或者平均折扣率不为0且总飞行公里数大于0的记录。
index1 = airline_notnull['SUM_YR_1'] != 0
index2 = airline_notnull['SUM_YR_2'] != 0
index3 = (airline_notnull['SEG_KM_SUM']> 0) & (airline_notnull['avg_discount'] != 0)
index4 = airline_notnull['AGE'] > 100 # 去除年龄大于100的记录
airline = airline_notnull[(index1 | index2) & index3 & ~index4]
print('数据清洗后数据的形状为：',airline.shape)
airline.to_csv(cleanedfile) # 保存清洗后的数据
原始数据的形状为： (62988, 44)
删除缺失记录后数据的形状为： (62299, 44)
数据清洗后数据的形状为： (62043, 44)
属性选择、构造与数据标准化
# 属性选择、构造与数据标准化
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据清洗后的数据
cleanedfile = '../tmp/data_cleaned.csv' # 数据清洗后保存的文件路径
airline = pd.read_csv(cleanedfile, encoding = 'utf-8')
# 选取需求属性
airline_selection = airline[['FFP_DATE','LOAD_TIME','LAST_TO_END',
'FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']]
print('筛选的属性前5行为：\n',airline_selection.head())
# 代码7-8
# 构造属性L
L = pd.to_datetime(airline_selection['LOAD_TIME']) - \
pd.to_datetime(airline_selection['FFP_DATE'])
L = L.astype('str').str.split().str[0]
L = L.astype('int')/30
# 合并属性
airline_features = pd.concat([L,airline_selection.iloc[:,2:]],axis = 1)
airline_features.columns = ['L','R','F','M','C']
print('构建的LRFMC属性前5行为：\n',airline_features.head())
# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = StandardScaler().fit_transform(airline_features)
np.savez('../tmp/airline_scale.npz',data)
print('标准化后LRFMC五个属性为：\n',data[:5,:])
筛选的属性前5行为：
FFP_DATE LOAD_TIME LAST_TO_END FLIGHT_COUNT SEG_KM_SUM avg_discount
0 2006/11/2 2014/3/31 1 210 580717 0.961639
1 2007/2/19 2014/3/31 7 140 293678 1.252314
2 2007/2/1 2014/3/31 11 135 283712 1.254676
3 2008/8/22 2014/3/31 97 23 281336 1.090870
4 2009/4/10 2014/3/31 5 152 309928 0.970658
构建的LRFMC属性前5行为：
L R F M C
0 90.200000 1 210 580717 0.961639
1 86.566667 7 140 293678 1.252314
2 87.166667 11 135 283712 1.254676
3 68.233333 97 23 281336 1.090870
4 60.533333 5 152 309928 0.970658
标准化后LRFMC五个属性为：
[[ 1.43579256 -0.94493902 14.03402401 26.76115699 1.29554188]
[ 1.30723219 -0.91188564 9.07321595 13.12686436 2.86817777]
[ 1.32846234 -0.88985006 8.71887252 12.65348144 2.88095186]
[ 0.65853304 -0.41608504 0.78157962 12.54062193 1.99471546]
[ 0.3860794 -0.92290343 9.92364019 13.89873597 1.34433641]]
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans # 导入kmeans算法
# 读取标准化后的数据
airline_scale = np.load('../tmp/airline_scale.npz')['arr_0']
k = 5 # 确定聚类中心数
# 构建模型，随机种子设为123
kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123)
fit_kmeans = kmeans_model.fit(airline_scale) # 模型训练
# 查看聚类结果
kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心
print('各类聚类中心为：\n',kmeans_cc)
kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签
print('各样本的类别标签为：\n',kmeans_labels)
r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目
print('最终每个类别的数目为：\n',r1)
# 输出聚类分群的结果
cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_,\
columns = ['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']) # 将聚类中心放在数据框中
cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_ ).\
drop_duplicates().iloc[:,0] # 将样本类别作为数据框索引
print(cluster_center)
# 代码7-10
import matplotlib.pyplot as plt
# 客户分群雷达图
labels = ['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']
legen = ['客户群' + str(i + 1) for i in cluster_center.index] #客户群命名，作为雷达图的图例
lstype = ['-','--',(0, (3, 5, 1, 5, 1, 5)),':','-.']
kinds = list(cluster_center.iloc[:, 0])
# 由于雷达图要保证数据闭合，因此再添加L列，并转换为np.ndarray
function(){ //亨达 http://www.hantecglobal.org.cn/
cluster_center = pd.concat([cluster_center, cluster_center[['ZL']]], axis=1)
centers = np.array(cluster_center.iloc[:, 0:])
# 分割圆周长，并让其闭合
n = len(labels)
angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False)
angle = np.concatenate((angle, [angle[0]]))
# 绘图
fig = plt.figure(figsize = (8,6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 以极坐标的形式绘制图形
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
# 画线
for i in range(len(kinds)):
ax.plot(angle, centers[i], linestyle=lstype[i], linewidth=2, label=kinds[i])
# 添加属性标签
ax.set_thetagrids(angle * 180 / np.pi, labels)
plt.title('客户特征分析雷达图')
plt.legend(legen)
plt.show()
plt.close
各类聚类中心为：
[[ 1.1606821 -0.37729768 -0.08690742 -0.09484273 -0.15591932]
[-0.31365557 1.68628985 -0.57402225 -0.53682279 -0.17332449]
[ 0.05219076 -0.00264741 -0.22674532 -0.23116846 2.19158505]
[-0.70022016 -0.4148591 -0.16116192 -0.1609779 -0.2550709 ]
[ 0.48337963 -0.79937347 2.48319841 2.42472188 0.30863168]]
各样本的类别标签为：
[4 4 4 …3 1 1]
最终每个类别的数目为：
3 24661
0 15739
1 12125
4 5336
2 4182
dtype: int64
ZL ZR ZF ZM ZC
0
4 1.160682 -0.377298 -0.086907 -0.094843 -0.155919
2 -0.313656 1.686290 -0.574022 -0.536823 -0.173324
0 0.052191 -0.002647 -0.226745 -0.231168 2.191585
3 -0.700220 -0.414859 -0.161162 -0.160978 -0.255071
1 0.483380 -0.799373 2.483198 2.424722 0.308632