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news 2025/7/1 5:33:33

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在今天的视频当中，还是为大家介绍在数据科学项目初步阶段的数据处理，在之前的内容中，我们也有简单提到过。在今天视频的demo当中，主要介绍了Oracle ADS中对于数据集做概要了解的show_in_notebook()方法。

比如我们做一个保险费预测的例子，在这个例子当中，我们首先了解一下数据的基本情况，先使用常规的head()方法，查看一下大致的数据情况。

from ads.dataset.factory import DatasetFactoryds = DatasetFactory.open("insurance.csv", target="charges")ds.head()

通过观察发现，一共有1338条记录，7个columns。接下来使用describe()命令都看看数据的分布，这里需要注意的是，默认情况下describe()只对数值型的数据做处理，如果想看其他类型的数据部分，可以加上include关键字，然后跟上参数，具体说明可以查询pandas官方文档中对dataframe的describe()方法的描述。

ds.describe(include='all')

无论是使用head()还是describe()，查询出来的结果都不够直观，于是Oracle Data Science在ADS当中的DataFactory里面提供了一个show_in_notebook()方法，我们在创建DataFactory对象ds的时候，使用如下代码：ds = DatasetFactory.open("insurance.csv", target="charges")，在这个例子当中，我们将charges作为日后机器学习时候的预测目标，就如我们在数据科学课程中提到的，在数据预处理阶段的train_y一样。下面我们就通过两个例子看看show_in_notebook()的使用。这个方法或者叫做函数，不只是对DataFrame or DataFactory对象可以使用，对Series对象也可以使用，比如我们就看看这个target Charges，它的数据分布情况。通过下图可以发现，在ADS当中，默认情况下都会使用ADS认为合适的图形将数据展示出来。当然，您也可以选择自己喜欢的可视化图形进行显示。本次Charges是使用直方图来显示。

ds.target.show_in_notebook()

接下来，我们看看show_in_notebook的feature_names参数，如果对某一个Series使用show_in_notebook方法的时候，加入feature_names参数，结果会出现这个Series与feature_names中所提到的features的二维数据展现，比如在下面的例子当中，我们对target进行show_in_notebook(feature_names=['age','bmi']),会出现这两个features的维度下，target的值分布情况。需要注意的是，feature_names要使用list给出具体数据。

ds.target.show_in_notebook(feature_names=['age','bmi'])

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