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Python数据分析实战之葡萄酒质量分析_葡萄酒质量数据python

葡萄酒质量数据python

1. 明确需求和目的

以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒的化学成分:固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、氯化物、游离二氧化硫、总硫度、密度、PH值、硫酸盐、酒精度数共11个,针对酒的各类化学成分建立线性回归模型,从而预测该葡萄酒的质量评分。

2. 数据收集

3. 数据预处理

3.1 数据整合

3.1.1 加载相关库和数据集

  • 使用的库有:pandas、numpy、matplotlib、seaborn、statsmodels
  • 使用的数据集:winequality-both.csv
    在这里插入图片描述
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3.1.2 数据概览

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
从上图可以看出特征和质量评分的均值和方差,分位数等,其中,质量评分的均值为5.818378。

3.2 数据清洗

3.2.1 列名重命名

从上面发现列名不符合Python的命名规

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