介绍

本次实验通过分析电信运营商的客户离网率数据集来熟悉 Pandas 数据探索的常用方法，并构建一个预测客户离网率的简单模型。

知识点

• 排列
• 索引
• 交叉表
• 透视表
• 数据探索

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课程介绍

机器学习开放基础课程是蓝桥云课经由  Open Machine Learning Course 授权并制作的机器学习免费基础实战课。蓝桥云课和 mlcourse.ai 共同享有改编内容版权。

我们在原英文课程提供的内容和代码基础上进行了编译，并不局限于简单的翻译。特别地，我们针对部分代码和内容进行增删，添加了更多的讲解和注释性内容，内容也更易于国内用户理解。另外，课程适配了蓝桥云课提供的线上 Notebook 实验环境，让你可以随时随地开始学习。该课程适合于对机器学习感兴趣的用户，但需要具备基础的 Python 编程能力和数学水平。

如果你学习完该课程后，想进一步深入学习机器学习或数据分析知识，欢迎报名  蓝桥云课精心打造的楼+ 课程。

Pandas 的主要方法

Pandas 是基于 NumPy 的一种工具，提供了大量数据探索的方法。Pandas 可以使用类似 SQL 的方式对 .csv、.tsv、.xlsx 等格式的数据进行处理分析。

Pandas 主要使用的数据结构是 Series 和 DataFrame 类。下面简要介绍下这两类：

• Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
• DataFrame 是一个二维数据结构，即一张表格，其中每列数据的类型相同。你可以把它看成由 Series 实例构成的字典。

下面开始此次实验，我们将通过分析电信运营商的客户离网率数据集来展示 Pandas 的主要方法。

首先载入必要的库，即 NumPy 和 Pandas。

 教学代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

 动手练习｜如果你对课程所使用的蓝桥云课 Notebook 在线环境并不熟悉，可以先学习  使用指南课程。

# 在此空白单元格中对照教学代码练习即可

通过 read_csv() 方法读取数据，然后使用 head() 方法查看前 5 行数据。

df = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/telecom_churn.csv')
df.head()

上图中的每行对应一位客户，每列对应客户的一个特征。

让我们查看一下该数据库的维度、特征名称和特征类型。

df.shape

上述结果表明，我们的列表包含 3333 行和 20 列。下面我们尝试打印列名。

df.columns

我们还可以使用 info() 方法输出 DataFrame 的一些总体信息。

df.info()

bool、int64、float64 和 object 是该数据库特征的数据类型。这一方法同时也会显示是否有缺失值，上述结果表明在该数据集中不存在缺失值，因为每列都包含 3333 个观测，和我们之前使用 shape 方法得到的数字是一致的。

astype() 方法可以更改列的类型，下列公式将 Churn 离网率 特征修改为 int64 类型。

df['Churn'] = df['Churn'].astype('int64')

describe() 方法可以显示数值特征（int64 和 float64）的基本统计学特性，如未缺失值的数值、均值、标准差、范围、四分位数等。

df.describe()

通过 include 参数显式指定包含的数据类型，可以查看非数值特征的统计数据。

df.describe(include=['object', 'bool'])

value_counts() 方法可以查看类别（类型为 object ）和布尔值（类型为 bool ）特征。让我们看下 Churn 离网率 的分布。

df['Churn'].value_counts()

上述结果表明，在 3333 位客户中， 2850 位是忠实客户，他们的 Churn 值为 0。调用 value_counts() 函数时，加上 normalize=True 参数可以显示比例。

df['Churn'].value_counts(normalize=True)

排序

DataFrame 可以根据某个变量的值（也就是列）排序。比如，根据每日消费额排序（设置 ascending=False 倒序排列）。

df.sort_values(by='Total day charge', ascending=False).head()

此外，还可以根据多个列的数值排序。下面函数实现的功能为：先按 Churn 离网率 升序排列，再按 Total day charge 每日总话费 降序排列，优先级 Churn > Tatal day charge。

df.sort_values(by=['Churn', 'Total day charge'],
               ascending=[True, False]).head()

索引和获取数据

DataFrame 可以以不同的方式进行索引。

使用 DataFrame['Name'] 可以得到一个单独的列。比如，离网率有多高？

df['Churn'].mean()

对一家公司而言，14.5% 的离网率是一个很糟糕的数据，这么高的离网率可能导致公司破产。

布尔值索引同样很方便，语法是 df[P(df['Name'])]，P 是在检查 Name 列每个元素时所使用的逻辑条件。这一索引的输出是 DataFrame 的 Name 列中满足 P 条件的行。

让我们使用布尔值索引来回答这样以下问题：离网用户的数值变量的均值是多少？

df[df['Churn'] == 1].mean()

离网用户在白天打电话的总时长的均值是多少？

df[df['Churn'] == 1]['Total day minutes'].mean()

未使用国际套餐（International plan == NO）的忠实用户（Churn == 0）所打的最长的国际长途是多久？

df[(df['Churn'] == 0) & (df['International plan'] == 'No')
   ]['Total intl minutes'].max()

DataFrame 可以通过列名、行名、行号进行索引。loc 方法为通过名称索引，iloc 方法为通过数字索引。

通过 loc 方法输出 0 至 5 行、State 州 至 Area code 区号 的数据。

df.loc[0:5, 'State':'Area code']

通过 iloc 方法输出前 5 行的前 3 列数据（和典型的 Python 切片一样，不含最大值）。

df.iloc[0:5, 0:3]

df[:1] 和 df[-1:] 可以得到 DataFrame 的首行和末行。

df[-1:]

应用函数到单元格、列、行

下面通过 apply() 方法应用函数 max 至每一列，即输出每列的最大值。

df.apply(np.max)

apply() 方法也可以应用函数至每一行，指定 axis=1 即可。在这种情况下，使用 lambda 函数十分方便。比如，下面函数选中了所有以 W 开头的州。

df[df['State'].apply(lambda state: state[0] == 'W')].head()

map() 方法可以通过一个 {old_value:new_value} 形式的字典替换某一列中的值。

d = {'No': False, 'Yes': True}
df['International plan'] = df['International plan'].map(d)
df.head()

当然，使用 repalce() 方法一样可以达到替换的目的。

df = df.replace({'Voice mail plan': d})
df.head()

分组（Groupby）

Pandas 下分组数据的一般形式为：

df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()

对上述函数的解释：

• groupby() 方法根据 grouping_columns 的值进行分组。
• 接着，选中感兴趣的列（columns_to_show）。若不包括这一项，那么就会选中所有非 groupby 列（即除 grouping_colums 外的所有列）。
• 最后，应用一个或多个函数（function）。

在下面的例子中，我们根据 Churn 离网率 变量的值对数据进行分组，显示每组的统计数据。

columns_to_show = ['Total day minutes', 'Total eve minutes',
                   'Total night minutes']

df.groupby(['Churn'])[columns_to_show].describe(percentiles=[])

和上面的例子类似，只不过这次将一些函数传给 agg()，通过 agg() 方法对分组后的数据进行聚合。

columns_to_show = ['Total day minutes', 'Total eve minutes',
                   'Total night minutes']

df.groupby(['Churn'])[columns_to_show].agg([np.mean, np.std, np.min, np.max])

汇总表

Pandas 中的透视表定义如下：

透视表(Pivot Table)是电子表格程序和其他数据探索软件中一种常见的数据汇总工具。它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组将数据分配到各个矩形区域中。

通过 pivot_table() 方法可以建立透视表，其参数如下：

• values 表示需要计算的统计数据的变量列表
• index 表示分组数据的变量列表
• aggfunc 表示需要计算哪些统计数据，例如，总和、均值、最大值、最小值等。

现在，通过 pivot_table() 方法查看不同区号下白天、夜晚、深夜的电话量的均值。

df.pivot_table(['Total day calls', 'Total eve calls', 'Total night calls'],
               ['Area code'], aggfunc='mean')

pivot_table() 其他的使用方法见  Pandas 百题大冲关 的透视表部分。

交叉表（Cross Tabulation）是一种用于计算分组频率的特殊透视表，在 Pandas 中一般使用 crosstab() 方法构建交叉表。

构建一个交叉表查看样本的 Churn 离网率 和 International plan 国际套餐 的分布情况。

pd.crosstab(df['Churn'], df['International plan'])

构建一个交叉表查看 Churn 离网率 和 Voice mail plan 语音邮件套餐 的分布情况。

pd.crosstab(df['Churn'], df['Voice mail plan'], normalize=True)

上述结果表明，大部分用户是忠实用户，同时他们并不使用额外的服务（国际套餐、语音邮件）。

增减 DataFrame 的行列

在 DataFrame 中新增列有很多方法，比如，使用 insert()方法添加列，为所有用户计算总的 Total calls 电话量。

total_calls = df['Total day calls'] + df['Total eve calls'] + \
    df['Total night calls'] + df['Total intl calls']
# loc 参数是插入 Series 对象后选择的列数
# 设置为 len(df.columns)以便将计算后的 Total calls 粘贴到最后一列
df.insert(loc=len(df.columns), column='Total calls', value=total_calls)

df.head()

上面的代码创建了一个中间 Series 实例，即 tatal_calls，其实可以在不创造这个实例的情况下直接添加列。

df['Total charge'] = df['Total day charge'] + df['Total eve charge'] + \
    df['Total night charge'] + df['Total intl charge']
df.head()

使用 drop() 方法删除列和行。

# 移除先前创捷的列
df.drop(['Total charge', 'Total calls'], axis=1, inplace=True)
# 删除行
df.drop([1, 2]).head()

对上述代码的部分解释：

• 将相应的索引 ['Total charge', 'Total calls'] 和 axis 参数（1 表示删除列，0 表示删除行，默认值为 0）传给 drop。
• inplace 参数表示是否修改原始 DataFrame （False 表示不修改现有 DataFrame，返回一个新 DataFrame，True 表示修改当前 DataFrame）。

预测离网率

首先，通过上面介绍的 crosstab() 方法构建一个交叉表来查看 International plan 国际套餐 变量和 Churn 离网率 的相关性，同时使用 countplot() 方法构建计数直方图来可视化结果。

# 加载模块，配置绘图
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.countplot(x='International plan', hue='Churn', data=df)

上图表明，开通了国际套餐的用户的离网率要高很多，这是一个很有趣的观测结果。也许，国际电话高昂的话费让客户很不满意。

同理，查看 Customer service calls 客服呼叫 变量与 Chunrn 离网率 的相关性，并可视化结果。

pd.crosstab(df['Churn'], df['Customer service calls'], margins=True)

sns.countplot(x='Customer service calls', hue='Churn', data=df)

上图表明，在客服呼叫 4 次之后，客户的离网率显著下降。

为了更好的突出 Customer service call 客服呼叫 和 Churn 离网率 的关系，可以给 DataFrame 添加一个二元属性 Many_service_calls，即客户呼叫超过 3 次（Customer service calls > 3）。看下它与离网率的相关性，并可视化结果。

df['Many_service_calls'] = (df['Customer service calls'] > 3).astype('int')

pd.crosstab(df['Many_service_calls'], df['Churn'], margins=True)

sns.countplot(x='Many_service_calls', hue='Churn', data=df)

现在我们可以创建另一张交叉表，将 Churn 离网率 与 International plan 国际套餐 及新创建的 Many_service_calls 多次客服呼叫 关联起来。

pd.crosstab(df['Many_service_calls'] & df['International plan'], df['Churn'])

上表表明，在客服呼叫次数超过 3 次并且已办理 International Plan 国际套餐 的情况下，预测一名客户不忠诚的准确率（Accuracy）可以达到 85.8％，计算公式如下：

准确率（��������）=��+����+��+��+��=2841+192841+9+19+464×100准确率（Accuracy）=TP+TN+FP+FNTP+TN​=2841+9+19+4642841+19​×100

其中，TP 表示将 True 预测为 True 的数量，TN 表示将 Flase 预测为 Flase 的数量，FP 表示将 Flase 预测为 True 的数量，FN 表示将 True 预测为 Flase 的数量。

复习一下本次实验的内容：

• 样本中忠实客户的份额为 85.5%。这意味着最简单的预测「忠实客户」的模型有 85.5% 的概率猜对。也就是说，后续模型的准确率（Accuracy）不应该比这个数字少，并且很有希望显著高于这个数字。
• 基于一个简单的「（客服呼叫次数 > 3） & （国际套餐 = True） => Churn = 1, else Churn = 0」规则的预测模型，可以得到 85.8% 的准确率。以后我们将讨论决策树，看看如何仅仅基于输入数据自动找出类似的规则，而不需要我们手工设定。我们没有应用机器学习方法就得到了两个准确率（85.5% 和 85.8%），它们可作为后续其他模型的基线。如果经过大量的努力，我们仅将准确率提高了 0.5%，那么我们努力的方向可能出现了偏差，因为仅仅使用一个包含两个限制规则的简单模型就已提升了 0.3% 的准确率。
• 在训练复杂模型之前，建议预处理一下数据，绘制一些图表，做一些简单的假设。此外，在实际任务上应用机器学习时，通常从简单的方案开始，接着尝试更复杂的方案。

实验总结

本次实验使用 Pandas 对数据进行了一定程度的分析和探索，交叉表、透视表等方法的运用将使你在数据探索过程中事半功倍。