跟我一起学Python数据处理（六十三）之相关性分析、离群值查找与数据分组

大家好！在之前的学习中，我们一起了解了Python数据处理里的异常处理和数据联结，不知道大家掌握得怎么样啦？我写这些博客的目的，就是希望能和大家一起在数据处理的领域里不断进步，把复杂的数据变得清晰易懂。今天，咱们接着探索Python数据处理的新知识，包括相关性分析、找出离群值以及创建数据分组，这些可都是超实用的技能哦，让我们赶紧开始吧！

一、相关性分析：发现数据间的隐藏关系

在数据分析时，我们常常好奇不同数据之间有没有内在联系。就像我们想知道一个人的身高和体重之间有没有关联，学习时间和考试成绩是不是有关系。在Python里，我们可以借助一些工具来找出这些关系，其中一种常用的方法就是计算皮尔森相关系数。

皮尔森相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间。如果它接近1，那就说明两个变量之间是很强的正相关，比如身高越高，体重往往也越重；要是接近 -1，就是很强的负相关，比如温度越高，穿的衣服可能就越少；如果接近0，那就表示这两个变量之间没什么线性关系。

计算皮尔森相关系数，我们可以用numpy库。在使用之前，得先安装它，打开命令行，输入pip install numpy就能完成安装。假设我们现在有两组数据，一组是不同城市的平均气温，另一组是对应城市的冰淇淋销量。我们想看看气温和冰淇淋销量之间有没有关系，代码可以这么写：

import numpy as np

# 平均气温数据
temperatures = [20, 25, 30, 32, 28, 24]
# 冰淇淋销量数据
ice_cream_sales = [100, 150, 200, 220, 180, 130]

# 计算皮尔森相关系数
correlation = np.corrcoef(temperatures, ice_cream_sales)[0, 1]
print(f'皮尔森相关系数: {correlation}')

运行这段代码，就能得到气温和冰淇淋销量之间的皮尔森相关系数。如果得到的系数是个正数，而且比较接近1，那就说明气温越高，冰淇淋销量越高，它们之间有很强的正相关关系；要是系数是负数，就表示它们可能是负相关；如果接近0，那就得找找其他原因来解释这两组数据的关系啦。

二、找出离群值：挖掘数据中的特殊点

在数据分析过程中，有时候会遇到一些数据和其他数据差别特别大，这些数据就是离群值。离群值可能是因为数据录入错误，也可能是数据本身的特殊情况。找到离群值很重要，它能帮助我们发现数据中的异常情况，或者挖掘出一些特殊信息。

在Python里，用agate库找离群值很方便，有两种常用的方法：标准差法和绝对中位差法。标准差法是看数据和平均值的偏离程度，如果某个数据和平均值的偏差超过一定范围，就把它当成离群值；绝对中位差法则是通过中位数来衡量数据的离散程度，找到那些偏离中位数比较远的数据。

下面我们用agate库的标准差法来举例。假设我们有一份学生考试成绩的数据，想要找出成绩中的离群值。先安装agate-stat库，在命令行输入pip install agate-stat。安装好之后，代码可以这么写：

import agate
import agatestats
agatestats.patch()

# 假设这是学生考试成绩数据
data = [
    {'学生': '小明', '成绩': 85},
    {'学生': '小红', '成绩': 90},
    {'学生': '小刚', '成绩': 30},  # 可能是离群值
    {'学生': '小美', '成绩': 88},
    {'学生': '小李', '成绩': 92}
]

table = agate.Table(data)

# 使用标准差法找离群值，这里设置偏差为3
std_dev_outliers = table.stdev_outliers('成绩', deviations=3, reject=False)

# 输出离群值的数量和具体数据
print(f'离群值数量: {len(std_dev_outliers.rows)}')
for row in std_dev_outliers.rows:
    print(row['学生'], row['成绩'])

在这段代码里，stdev_outliers方法会返回那些和平均值偏差超过3倍标准差的数据。reject=False表示我们希望看到离群值，如果设置为True，返回的就是去掉离群值之后的数据。通过这个方法，我们就能找到那些成绩特别异常的学生，再去分析是因为什么原因导致的。

如果用绝对中位差法，代码也很简单，把stdev_outliers换成mad_outliers就行。不同的方法可能会找到不同的离群值，所以在分析数据的时候，可以多尝试几种方法，这样能更全面地了解数据的分布情况。

三、创建分组：深入分析数据的关系

当我们对数据有了一定的了解之后，为了更深入地研究数据之间的关系，常常需要对数据进行分组。比如说，我们有一份学生成绩数据，想看看不同班级的学生成绩有没有差异，或者不同年龄段的人在消费习惯上有什么不同。

在agate库中，有很多工具可以帮助我们创建分组。假设我们现在有一份销售数据，里面包含了不同地区的销售额，我们想按照地区来分组，看看各个地区的销售情况怎么样。首先，我们要准备好数据，假设数据是这样的：

import agate

# 销售数据
sales_data = [
    {'地区': '北京', '销售额': 1000},
    {'地区': '上海', '销售额': 1200},
    {'地区': '北京', '销售额': 800},
    {'地区': '广州', '销售额': 900},
    {'地区': '上海', '销售额': 1100}
]

table = agate.Table(sales_data)

接下来，我们就可以用agate库的group_by方法来按照地区分组，并且计算每个地区的总销售额：

# 按照地区分组，并计算每个地区的总销售额
grouped = table.group_by('地区')
aggregated = grouped.aggregate([
    ('总销售额', agate.Sum('销售额'))
])

# 输出分组和聚合后的结果
for group in aggregated.rows:
    print(group['地区'], group['总销售额'])

在这段代码里，group_by('地区')按照“地区”这一列对数据进行分组，aggregate方法则是对每个分组进行聚合操作，这里我们用agate.Sum('销售额')计算每个地区的总销售额。通过这样的分组和聚合操作，我们就能清楚地看到每个地区的销售总额，方便进行比较和分析。

除了按照单一条件分组，还可以根据多个条件分组，比如先按照地区分组，再按照产品类型分组，这样能更细致地分析数据之间的关系。

学习Python数据处理就像一场充满惊喜的冒险，每一个新的知识点都是我们前进路上的宝藏。今天我们学习了相关性分析、找出离群值和创建分组，这些技能能帮助我们从不同角度深入理解数据。希望大家在实际操作中多运用这些知识，不断提高自己的数据处理能力。

写作不易，如果这篇博客对你有所帮助，希望大家能关注我的博客，点赞并留下评论。你们的支持就是我继续创作的动力，后续我还会分享更多有趣又实用的数据处理知识，咱们一起加油！