kaggle之共享单车案例
自行车共享系统是租借自行车的一种手段，通过这些系统，人们可以从任意地点租借一辆自行车，到达目的地后归还。自行车共享系统明确记录了旅行时间，出发地点，到达地点和时间。因此，其可用于研究城市中的移动性。在本项目中，要求将历史使用模式与天气数据结合起来，以预测华盛顿特区的自行车租赁租赁需求。
数据提供了跨越两年的每小时租赁数据，包含天气信息和日期信息，训练集由每月前19天的数据组成，测试集是每月第20天到当月底的数据。
变量说明：
- datetime（日期） - 年 、月、 日+ 整点时刻
- season（季节） - 1 =春, 2 = 夏, 3 = 秋, 4 = 冬
- holiday - 是否是节假日
- workingday - 是否是工作日
- weather（天气等级）1. 清澈，少云，多云。2. 雾+阴天，雾+碎云、雾+少云、雾 3. 小雪、小雨+雷暴+散云，小雨+云 4. 暴雨+冰雹+雷暴+雾，雪+雾
- temp 温度
- atemp 体感温度
- humidity 相对湿度
- windspeed 风速
- casual 非用户租赁数量
- registered 会员租赁数量
- count 租赁总量
数据探索
- 缺失值检查
- 异常值检查
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from datetime import datetime #忽略警告提示 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inline 讯享网
讯享网data_train = pd.read_csv('./data/train.csv') data_test = pd.read_csv('./data/test.csv') data_train.info() print('-'*40) data_test.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 10886 entries, 0 to 10885 Data columns (total 12 columns): datetime 10886 non-null object season 10886 non-null int64 holiday 10886 non-null int64 workingday 10886 non-null int64 weather 10886 non-null int64 temp 10886 non-null float64 atemp 10886 non-null float64 humidity 10886 non-null int64 windspeed 10886 non-null float64 casual 10886 non-null int64 registered 10886 non-null int64 count 10886 non-null int64 dtypes: float64(3), int64(8), object(1) memory usage: 1020.6+ KB ---------------------------------------- <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6493 entries, 0 to 6492 Data columns (total 9 columns): datetime 6493 non-null object season 6493 non-null int64 holiday 6493 non-null int64 workingday 6493 non-null int64 weather 6493 non-null int64 temp 6493 non-null float64 atemp 6493 non-null float64 humidity 6493 non-null int64 windspeed 6493 non-null float64 dtypes: float64(3), int64(5), object(1) memory usage: 456.6+ KB 数据没有缺失值
讯享网data_train.head()
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