Python数据分析系列(1)——葡萄酒评分

浏览: 6421

前言


数据分析学习了挺久,pandas也用了比较多,自从上次写了篇

Python数据采集和分析告诉你为何上海的二手房你都买不起!(二)

之后就没写过数据分析相关的了

之前那篇主要偏向数据清洗(因为数据是自己爬的,所以不太规整)

这次突出一下数据探索和可视化

之前一直听问某某某参加了kaggle大数据竞赛之类

我就去kaggle上瞄了一眼

打开了新世界的大门!

kaggle上有世界各国网友提供的数据集

https://www.kaggle.com/datasets


图片.png



我这次选了个葡萄酒评分的数据

下载下来之后

内容是这样的


图片.png


一共有150929条记录


数据集的描述是这样的:

在观看Somm(侍酒师纪录片)之后,数据及提供者想知道如何创建一个预测模型,通过像侍酒师那样的盲品来鉴别葡萄酒。 第一步是收集一些数据来训练一个模型。 他打算根据品酒的描述/评论中使用的单词利用深度学习来预测葡萄酒品种。 该模型虽然不能品尝葡萄酒,但理论上可以基于侍酒师可以给出的描述来识别葡萄酒。


小编百度了一下Somm的影片信息如下:


图片.png


我们看看各字段含义:


评分(Points):评分为1-100

品种(Variety):用来制作葡萄酒的葡萄品种

描述(Description):侍酒师的几句话描述酒的味道,气味,外观,感觉等。

国家(Country):葡萄酒来自的国家

省(Province):葡萄酒来自的省份或州

区域1(Region 1):一个省或州的葡萄酒产区(即纳帕)

区域2(Region 2):有时在葡萄酒产区内有更具体的区域,但是这个值有时可能是空白的

酒庄(Winery):酿酒的酿酒厂

名称(Designation):葡萄酒酿造厂所在的葡萄园

价格(Price):一瓶葡萄酒的价格


数据探索


我们使用pandas读取这个文件:


图片.png


我们查看一下前五行数据:


图片.png


删除掉本次分析用不到的字段后再次看看情况:


图片.png


看一下每个字段的类型:


图片.png


发现评分和价格是数值型的,我们计算时候就不用转换类型了~


我们看一下各字段的数据缺失情况:


图片.png


本想把有缺失值的记录去掉,去掉后发现只有US的葡萄酒信息,所以没去除存在缺失值的记录


葡萄酒的评分情况


我们通过绘制直方图查看评分分布情况:


图片.png


发现基本符合高斯分布情况,评分大多集中在85~90分


葡萄酒的价格情况


接着我们看看葡萄酒的价格情况:


图片.png


发现价格集中在图示的最左端,因为有特殊离群值的影响,所以区间给的特别宽


图片.png


通过筛选发现确实是有特别昂贵的葡萄酒(这里暂且不管这个价格数据是采集异常还是真的这么贵)


为了可视化到主要的部分,我们选中大部分的价格重新做可视化


图片.png


这样就可以看到,大部分的价格是在0-100(好像数据集提供者没告诉我价格的单位)


为了买到满意的葡萄酒,我们看看葡萄酒的性价比

简单定义为 性价比 = 评分/价格


图片.png

结果发现计算出的价格低的明显性价比高


我们看看总体上葡萄酒价格和评分的关系:


图片.png


发现评分相同的葡萄酒,价格还是差异挺大,特别是评分较高的葡萄酒价格的差异

从图中也可以看出,有几个离群值,他们大多价格很高!


葡萄酒基本来自哪些国家


图片.png


我们看到,生产葡萄酒的五个大国是吗,美国、意大利、发过、西班牙、智利共和国。


为了更直观凸显他们的比例,我们绘制饼图:


图片.png


发现美国真是占据了葡萄酒的半壁江山啊

应该是这个数据收集者没收集到中国的数据,我们也是葡萄酒大国之一啊!


看看这些国家在全球的分布(点的大小代表葡萄酒品种多):


图片.png


除去美国最多,我们看看其次的几个:


图片.png


(以上两个图是用Tableau画的)


酿造葡萄酒的葡萄品种


图片.png


我这个不懂酒的程序猿马上查了一下前三的葡萄!


图片.png


图片.png

图片.png


为了看一下这些葡萄使用的比重,做个饼图:


图片.png


发现前三种占据了1/4


后面还有使用较少的名称堆叠在了一起


酒庄信息


我们接下来看看酒庄信息:


图片.png


前五的葡萄酒品种最多


分别是:


1.威廉斯莱酒庄


图片.png


来源:

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1559415099145034&wfr=spider&for=pc


2.特斯坦罗萨酒厂


3.DFJ Vinhos


图片.png


来源:http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d99515f74fede53a564a8d3b584381132ba7a7020ed0843e967328355321a3e52878564291d27d141cb20c19afe736056f5e7bebdd9bc9118efec97478c93034074ddb1e0f8245b29d127d857bcc00b4ee0ee7cdb268d1&p=9c769a47ca9a02ff57efcd3159&newp=8457c54ad48b0be00be296264a53d8304a02c70e3ac3864e1290c408d23f061d4862e5b125251003d3c6776705a44a56e9f6307123454df6cc8a871d81edda6260&user=baidu&fm=sc&query=DFJ+Vinhos%BE%C6%D7%AF&qid=d5be9796000028be&p1=2


4.圣密夕酒庄


图片.png


来源:http://www.wine-world.com/winery/chateau-ste-michelle-winery


5.哥伦比亚山峰酒庄

图片.png


看看哪个酒庄的葡萄酒均价最高:


图片.png


1.巴布莱尔酒庄

苏格兰最古老的酒庄之一,巴布莱尔酒庄是全球唯一专注生产单一年份威士忌(Single Vintage Whisky)的酒庄。


2.拉图城堡酒庄

享有“全球最昂贵的酒庄”声誉,是当之无愧的法国国宝级酒庄。


3.花思蝶酒庄

700年的历史,意大利托斯卡纳最古老的葡萄酒世家之一,曾成为罗马教皇和英王亨利八世的御用佳酿。


4.奥比昂酒庄

法国五大酒庄之一


5.美讯庄园

地处法国波尔多(Bordeaux)格拉夫(Graves)产区的最北端,与奥比昂酒庄(Chateau Haut-Brion)同属于克兰斯帝龙酒业集团(Domaine Clarence Dillon)旗下酒庄,两个酒庄之间仅有一路之隔。美讯酒庄出产的葡萄酒是整个波尔多地区首屈一指的顶级佳酿。


我们看看这五个酒庄的葡萄酒平均价格变化趋势:


图片.png

前两个的价格遥遥领先~


买不起,买不起!


图片.png

推荐 8
本文由 ID王大伟 创作,采用 知识共享署名-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议 进行许可。
转载、引用前需联系作者,并署名作者且注明文章出处。
本站文章版权归原作者及原出处所有 。内容为作者个人观点, 并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本站是一个个人学习交流的平台,并不用于任何商业目的,如果有任何问题,请及时联系我们,我们将根据著作权人的要求,立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。

9 个评论

厉害
工具厉害
我要深入学习一下了
我也觉得我的分析太浅了 哈哈
kaggle无法注册成功...提示"You did not enter the correct captcha response. Please try again"。
有的地方可能要翻墙
你这个项目写完了吗?后面重点预测没有?
我用的Chrome,百度一下说是没有装谷歌访问助手,所以看不到图片
kaggle上面很多乍一看很炫酷,但大多都是 EDA,较表层的分析。

要回复文章请先登录注册