python 一列

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》做的分析。

旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码；另外，原文中的数据处理部分排版先后顺序个人感觉较为凌乱，在此给出梳理。

在作者所给代码的基础上增加的内容包括：  

1）在数据规约部分： 书中提到：规约掉热水器"开关机状态"=="关"且”水流量”==0的数据，说明热水器不处于工作状态，数据记录可以规约掉。但由后文知，此条件不能进行规约 因为，"开关机状态"=="关"且”水流量”==0可能是一次用水中的停顿部分，删掉后则无法准确计算关于停顿的数据

 2）在一次完整用水事件的划分模型中： 将时间间隔列数据离散并面元，探索了不同时间间隔中，用水事件的个数； 画用水停顿时间间隔频率分布直方图； 确定一次用水事件停顿阈值，然后划分一次完整用水事件。 

3）用水事件阈值寻优模型： 通过频率分布直方图-确定阈值的变化与划分得到的事件个数关系 通过图像中斜率指标-确定阈值的变化与划分得到的事件个数关系

4）属性构造中： 原书中只给出了需要构造的属性的定义，并未给出具体代码，本文给出了具体的代码；并给出了两种方法求用水事件的时间间隔

 5）模型构造： 添加了显示混淆矩阵可视化预测结果，查看训练结果正确率

1 背景与目标分析

识别不同用户的用水习惯，以提供个性化的服务。

    实质：二分类问题

2 数据探索

    首先，通过频率分布直方图分析用户用水停顿时间间隔的规律性；然后，探究划分一次完整用水事件的时间间隔阈值。

data = pd.read_excel('original_data.xls',encoding='gbk')

data[u'发生时间'] = pd.to_datetime(data[u'发生时间'], format = '%Y%m%d%H%M%S')#将该特征转成日期时间格式（***）
data = data[data[u'水流量'] > 0] # 只要流量大于0的记录
# print len(data) #7679

data[u'用水停顿时间间隔']= data[u'发生时间'].diff()/ np.timedelta64(1, 'm') #将datetime64[ns]转成 以分钟为单位（*****）
data= data.fillna(0) # 替换掉data[u'用水停顿时间间隔']的第一个空值

2.1 数据质量分析

#-----第*1*步-----数据探索，查看各数值列的最大最小和空值情况
data_explore = data.describe().T
data_explore['null'] = len(data)-data_explore['count']
explore = data_explore[['min','max','null']]
explore.columns = [u'最小值',u'最大值',u'空值数']
explore

2.2 数据特征分析

2.2.1 分布分析

#----第*2*步-----离散化与面元划分
# 将时间间隔列数据划分为0~0.1，0.1~0.2，0.2~0.3....13以上，由数据描述可知，
# data[u'用水停顿时间间隔']的最大值约为2094，因此取上限2100
Ti = list(data[u'用水停顿时间间隔'])#将要面元化的数据转成一维的列表
timegaplist = [0.0,0.1,0.2,0.3,0.5,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,2100]# 确定划分区间

cats = pd.cut(Ti,timegaplist,right=False) # 包扩区间左端,类似"[0,0.1)",（默认为包含区间右端）
x = pd.value_counts(cats)
x.sort_index(inplace = True)
dx = DataFrame(x,columns=['num'])
dx['fn'] = dx['num']/sum(dx['num'])
dx['cumfn'] = dx['num'].cumsum()/sum(dx['num'])

f1 = lambda x :'%.2f%%' %  (x*100)
dx[['f']]= dx[['fn']].applymap(f1)
dx

#-----第*3*步-----画用水停顿时间间隔频率分布直方图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

dx['fn'].plot(kind='bar')
plt.ylabel(u'频率/组距')
plt.xlabel(u'时间间隔（分钟）')
p = 1.0*dx['fn'].cumsum()/dx['fn'].sum()# 数值等于 dx['cumfn']，但类型是列表
dx['cumfn'].plot(color = 'r', secondary_y = True, style = '-o',linewidth = 2)
plt.annotate(format((p[4]), '.4%'), xy = (7, p[4]), xytext=(7*0.9, p[4]*0.95), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) #添加注释，即85%处的标记。这里包括了指定箭头样式。
plt.ylabel(u'累计频率')

plt.title(u'用水停顿时间间隔频率分布直方图')
plt.grid(axis='y',linestyle='--')

# fig.autofmt_xdate() #自动根据标签长度进行旋转
for label in ax.xaxis.get_ticklabels():   #此语句完成功能同上,但是可以自定义旋转角度
       label.set_rotation(60)

plt.savefig('Water-pause-times.jpg')
plt.show()

3 数据预处理

3.1 数据规约

# 规约掉"热水器编号"、"有无水流"、"节能模式"三个属性
# 注意：
#书中提到：规约掉热水器"开关机状态"=="关"且”水流量”==0的数据，说明热水器不处于工作状态，数据记录可以规约掉。但由后文知，此条件不能进行规约

# 因为，"开关机状态"=="关"且”水流量”==0可能是一次用水中的停顿部分，删掉后则无法准确计算关于停顿的数据

or_data = pd.read_excel('original_data.xls',encoding='gbk')
or_data.head()

data = or_data.drop(or_data.columns[[0,5,9]],axis=1) # 删掉不相关属性

data.to_excel('data_guiyue.xlsx')
data.head()

3.2 数据变换

3.2.1 用水事件阈值寻优模型

根据数据探索部分，初步可以推测，用水事件停顿阈值为四分钟较为合适。但是为了进一步确定是否为四分钟，为此接下来探索的是——用水事件阈值寻优模型。

#第一步：确定阈值与事件数的关系
#****************************
#@1  目标：确定阈值的变化与划分得到的事件个数关系
#    方法：通过频率分布直方图
#****************************
timedeltalist = np.arange(2.25,8.25,0.25)
# 从2.25到8.25间，以间隔为0.25，确定阈值即，阈值范围为[2.25,2.5,2.75,3,...,7.75,8]
counts = [] # 记录不同阈值下的事件个数
for i in range(len(timedeltalist)):
    threshold = pd.Timedelta(minutes = timedeltalist[i])#阈值为四分钟
    d = data[u'发生时间'].diff() > threshold #  # 相邻时间做差分，比较是否大于阈值
    data[u'事件编号'] = d.cumsum() + 1 # 通过累积求和的方式为事件编号
    temp = data[u'事件编号'].max()
    counts.append(temp)
coun = pd.Series(counts, index=timedeltalist)

# 画频率分布直方图
#将阈值与对应的事件数绘制成频率分布直方图，以确定最优阈值

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False
plt.rc('figure', figsize=(8,6))
np.set_printoptions(precision=4)
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)#设置图标透明度
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
# coun.plot(linestyle='-.',color='r',marker='<')
coun.plot(style='-.r*')#同上
ax.locator_params('x',nbins = int(len(coun)/2)+1)  # (****)
ax.set_xlabel(u'用水事件间隔阈值(分钟)')
ax.set_ylabel(u'事件数（个）')
ax.grid(axis='y',linestyle='--') # (****)
plt.savefig('threshold_numofCase.jpg')
plt.show()

    由上图可知，图像趋势平缓说明用户的停顿习惯趋于稳定，所以取该段时间开始作为阈值，既不会将短的用水时间合并，也不会将长的用水时间拆开，因此，最后选取一次用水时间间隔阈值为4分钟

利用阈值的斜率指标来作为某点的斜率指标

# 第二步：阈值优化
#****************************
#@2  目标：确定阈值的变化与划分得到的事件个数关系
#    方法：通过图像中斜率指标
#****************************

# 当存在阈值的斜率指标 k<KS :
#     取阈值最小的点A（可能存在多个阈值的斜率指标小于1）的横坐标x作为用水事件划分的阈值（该值是经过实验数据验证的专家阈值）
# 当不存在阈值的斜率指标 k<KS：
#     找所有阈值中“斜率指标最小”的阈值t1：
#     若：该阈值t1对应的斜率指标小于KS2：
#         则取该阈值作为用水事件划分的阈值
#     若：该阈值t1对应的斜率指标不小于KS2
#         则阈值取默认值——4分钟
# 备注：
# KS是评价斜率指标用的专家阈值1
# KS是评价斜率指标用的专家阈值2

data = pd.read_excel('dataExchange_divideEvent.xlsx')
n = 4 #使用以后四个点的平均斜率
KS = 1 # 专家阈值1
KS2 = 5 # 专家阈值2

def event_num(ts):
    d = data[u'发生时间'].diff() > ts # 相邻时间做差分，比较是否大于阈值（*****）
    return d.sum()+1 # 直接返回事件数（*****）

dt = [pd.Timedelta(minutes = i) for i in np.arange(1,9,0.25)]#（***）
h = DataFrame(dt,columns = [u'阈值']) # 定义阈值列（**）
h[u'事件数'] = h[u'阈值'].apply(event_num) # 计算每个阈值对应的事件数（*****）
h[u'斜率'] = h[u'事件数'].diff()/0.25 # 计算每个相邻点对应的斜率（****）
h[u'斜率指标偏移前'] = pd.rolling_mean(h[u'斜率'].abs(), n)# 采用当前指标和后n个指标斜率的绝对值的平均作为当前指标的斜率

h[u'斜率指标'] = np.nan
h[u'斜率指标'][:-4] = h[u'斜率指标偏移前'][4:]


mink = h[u'斜率指标'][h[u'斜率指标'] < KS]# 斜率指标小于1的值的集合
mink1 = h[u'斜率指标'][h[u'斜率指标'] < KS2]# 斜率指标小于5的值的集合

if list(mink): # 斜率指标值小于1不为空时，即，存在斜率指标值小于1时
    minky = [h[u'阈值'][i] for i in mink.index]# 取“阈值最小”的点A所对应的间隔时间作为ts
    ts = min(minky) #取最小时间为ts
elif list(mink1):# 当不存在斜率指标值小于1时,找所有阈值中“斜率指标最小”的阈值
    t1 = h[u'阈值'][h[u'斜率指标'].idxmin()] #“斜率指标最小”的阈值t1
    # ts = h[u'阈值'][h[u'斜率指标偏移前'].idxmin() - n] #等价于前一行作用（*****）
    # 备注：用idxmin返回最小值的Index，由于rolling_mean自动计算的是前n个斜率的绝对值的平均，所以结果要平移-n，得到偏移后的各个值的斜率指标，注意：最后四个值没有斜率指标因为找不出在它以后的四个更长的值
    if h[u'斜率指标'].min()<5:
        ts = t1#当该阈值的斜率指标小于5，则取该阈值作为用水事件划分的阈值
    else:
        ts = pd.Timedelta(minutes = 4)# 当该阈值的斜率指标不小于5，则阈值取默认值——4分钟

tm = ts/np.timedelta64(1, 'm')

print "当前时间最优时间间隔为%s分钟" % tm

至此，确定了一次用水停顿阈值为4分钟，开始划分一次完整事件。

threshold = pd.Timedelta(minutes=4)#阈值为四分钟
d = data[u'发生时间'].diff() > threshold # 相邻时间做差分，比较是否大于阈值（*****）
data[u'事件编号'] = d.cumsum() + 1 # 通过累积求和的方式为事件编号（*****）

data.to_excel('dataExchange_divideEvent.xlsx')

3.2.3 属性构造

   由于属性构造内容较多，因此，本小节单独放在下一篇博客中进行分享。