有幸参加了阿里云举办的零基础入门金融风控-贷款违约预测训练营。收获颇多。
每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。
第二次的学习任务，是EDA。即Exploratory Data Analysis，探索性数据分析。
一、数据集基本情况分析
数据集分为训练集和测试集。第一次任务时已经将训练集和测试集中重复的列进行了删除，最终形状如下：
通过train.info()可以查看训练集的基本信息（非空值数量、数据类型、行列数等）：
通过train.describe()可以查看训练集的一些基本统计量：
（注：为了防止列数过多导致显示不全，此处使用了.T进行了转置，算是一个小小的trick。）
二、查看数据集缺失值及唯一值
1、缺失值
通过train.isnull().sum()查看缺失值详细信息，包括都有哪些列是缺失值，以及具体缺失值的数量：
通过train.isnull().any().sum()查看缺失值列数的个数，发现共有21列（教程上没有删除重复列，写成了22列，其实是不对的hhh~）：
缺失值可视化（这里的代码实现方式和教程上不一样，二者皆可）：
2、唯一值
通过如下代码查看训练集的唯一值：
测试集代码相同，发现都是'policyCode'这一列，该列值全为1，没有实际区分意义，可以考虑在做特征工程阶段将其删除。
三、数据可视化
一图胜千言，数据可视化的魅力我想大家都有所体会吧！
变量类型可以大体上分为类别型变量和数值型变量，其中数值型变量可分为离散型数值变量和连续型数值变量。
而数据可视化，主要指的是数值型变量的可视化。通过生动形象的图形可以做出统计学相关的分析，如是数据集否服从正态分布、偏态、峰度等等。
从之前的train.info()中得知，训练集的数据类型有三种：object、int64和float64，object类型即为类别型变量，int64和float64为数值型变量。故可用如下代码获得类别型变量和数值型变量（这里的代码实现方式和教程上不一样，二者皆可）：
由于数值型变量可分为离散型数值变量和连续型数值变量，故可进行进一步划分。
未完待续。。。