一文读懂R中的探索性数据分析（附R代码）

探索性数据分析(EDA)是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。

简介

EDA由单变量(1个变量)和双变量(2个变量)分析组成。在这篇文章中，我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能：

● 第1步：取得并了解数据;
● 第2步：分析分类变量;
● 第3步：分析数值变量;
● 第4步：同时分析数值和分类变量。

基本EDA中的一些关键点：

● 数据类型
● 异常值
● 缺失值
● 数值和分类变量的分布(数字和图形的形式)

分析结果的类型

结果有两种类型：信息型或操作型。

● 信息型：例如绘图或任何长变量概要，我们无法从中过滤数据，但它会立即为我们提供大量信息。大多数用于EDA阶段。

● 操作型：这类结果可直接用于数据工作流(例如，选择缺失比例低于20%的变量)。最常用于数据准备阶段。

准备开始

如果您没有这些扩展包，请删除‘#’来导入：

# install.packages("tidyverse")

# install.packages("funModeling")

# install.packages("Hmisc")

funModeling已发布更新版本的Ago-1，请更新！

现在加载所需的程序包

library(funModeling)

library(tidyverse)

library(Hmisc)

使用以下函数一键运行本文中的所有函数：

basic_eda <- function(data)

{

glimpse(data)

df_status(data)

freq(data)

profiling_num(data)

plot_num(data)

describe(data)

}

替换data为您的数据，然后就可以啦!

basic_eda(my_amazing_data)

创建示例数据：

使用heart_disease数据(来自funModeling包)。为了使本文容易理解，我们只选取四个变量。

data=heart_disease %>% select(age, max_heart_rate, thal, has_heart_disease)

第一步：了解数据

统计第一个例子中观测(行)和变量的数量，并使用head显示数据的前几行。

glimpse(data)

## Observations: 303

## Variables: 4

## $ age <int> 63, 67, 67, 37, 41, 56, 62, 57, 63, 53, 57, ...

## $ max_heart_rate <int> 150, 108, 129, 187, 172, 178, 160, 163, 147,...

## $ thal <fct> 6, 3, 7, 3, 3, 3, 3, 3, 7, 7, 6, 3, 6, 7, 7,...

## $ has_heart_disease <fct> no, yes, yes, no, no, no, yes, no, yes, yes,...

获取有关数据类型，零值，无穷数和缺失值的统计信息：

df_status(data)

## variable q_zeros p_zeros q_na p_na q_inf p_inf type unique

## 1 age 0 0 0 0.00 0 0 integer 41

## 2 max_heart_rate 0 0 0 0.00 0 0 integer 91

## 3 thal 0 0 2 0.66 0 0 factor 3

## 4 has_heart_disease 0 0 0 0.00 0 0 factor 2

df_status会返回一个表格，因此很容易筛选出符合某些条件的变量，例如：

● 有至少80%的非空值(p_na < 20)
● 有少于50个唯一值(unique <= 50)

建议：

● 所有变量都是正确的数据类型吗?
● 有含有很多零或空值的变量吗?
● 有高基数变量吗?

更多相关信息请浏览：

https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html

第二步：分析分类变量

freq 函数自动统计数据集中所有因子或字符变量：

freq(data)

## thal frequency percentage cumulative_perc

## 1 3 166 54.79 55

## 2 7 117 38.61 93

## 3 6 18 5.94 99

## 4 <NA> 2 0.66 100

## has_heart_disease frequency percentage cumulative_perc

## 1 no 164 54 54

## 2 yes 139 46 100

## [1] "Variables processed: thal, has_heart_disease"

建议：

● 如果freq用于一个变量 -freq(data$variable)，它会生成一个表格。这对于处理高基数变量(如邮政编码)非常有用。
● 将图表以jpeg格式保存到当前目录中：

freq(data, path_out = ".")

● 分类变量的所有类别都有意义吗?
● 有很多缺失值吗?
● 经常检查绝对值和相对值。

更多相关信息请浏览：

https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html

第三步：分析数值变量

我们将看到：plot_num和profiling_num两个函数，它们都自动统计数据集中所有数值/整数变量：

1. 绘制图表

plot_num(data)

将图表导出为jpeg格式：

plot_num(data, path_out = ".")

建议：

● 试着找出极度偏态分布的变量。
● 作图检查任何有异常值的变量。

更多相关信息请浏览：

https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html

2. 定量分析

profiling_num 自动统计所有数值型/整型变量：

data_prof = profiling_num（data）

## variable mean std_dev variation_coef p_01 p_05 p_25 p_50 p_75 p_95

## 1 age 54 9 0.17 35 40 48 56 61 68

## 2 max_heart_rate 150 23 0.15 95 108 134 153 166 182

## p_99 skewness kurtosis iqr range_98 range_80

## 1 71 -0.21 2.5 13 [35, 71] [42, 66]

## 2 192 -0.53 2.9 32 [95.02, 191.96] [116, 176.6]

建议：

● 尝试根据其分布描述每个变量(对报告分析结果也很有用)。
● 注意标准差很大的变量。
● 选择您最熟悉的统计指标：data_prof %>% select(variable, variation_coef, range_98):variation_coef得到较大值可能提示异常值。range_98显示绝大部分数值的范围。

更多相关信息请浏览：

https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html

第四步：同时分析数值和分类变量

使用Hmisc包的describe。

library(Hmisc)

describe(data)

## data

## 4 Variables 303 Observations

## ---------------------------------------------------------------------------

## age

## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10

## 303 0 41 0.999 54.44 10.3 40 42