この記事の目的

タイタニック号のデータを例に、データの特徴を確認するために初めに行うことをメモしておきます。
普通は pandas-profiling の方がもっと細かい情報がわかるのでいいかもしれません。

ライブラリ読み込み

import numpy as np
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 100)

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import collections

データの準備

!wget https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv

データ読み込み＆少し加工

filename = "/content/titanic.csv"
df = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8')

#適当にNaN作る
df["Name"] = [di if np.random.rand()>0.1 else float("nan") for di in df["Name"]]
df["Sex"] = [di if np.random.rand()>0.01 else float("nan") for di in df["Sex"]]
df["Age"] = [di if np.random.rand()>0.05 else float("nan") for di in df["Age"]]

#family name
df["f_Name"] = [str(di).split(" ")[-1] if len(str(di).split(" "))>1 else float("nan") for di in df["Name"]]

このようなデータフレームができます。

後で collections.Counter を使うのですが、NaNの値が float("nan") だとうまく集計されないので np.nan　に置換しておきます。詳しくはこちらなど参照

df = df.replace(float("nan"), np.nan)

データの型を１つ１つ定義しておきます。

target = "Survived"
cate_list = ["Pclass", "Name", "f_Name", "Sex", "Siblings/Spouses Aboard", "Parents/Children Aboard"]
num_list = ["Age", "Fare"]

all_list = cate_list+num_list

以下がメインの処理です。

n = df.shape[0]
max_n_unique = 10

n_unique_list=[]
min_data_list=[]
max_data_list=[]
major_data_rate_list=[]

#categoryだけ
for colname in all_list:

    if colname in cate_list: #cate
        n_unique = len(df[colname].unique())
        min_data = np.nan
        max_data = np.nan

        if n_unique>max_n_unique: #カテゴリ数多かったら
            c = collections.Counter(df[colname])
            c_dict = dict(c.most_common(max_n_unique-1))
            #k_list = [k for k,v in c_dict.items()]
            v_list = [v/n for k,v in c_dict.items()]
            major_data_rate = np.sum(v_list)
        else:
            major_data_rate = np.nan

    else: #num
        n_unique = np.nan
        major_data_rate = np.nan
        min_data = df[colname].min()
        max_data = df[colname].max()


    n_unique_list.append(n_unique)
    major_data_rate_list.append(major_data_rate)
    min_data_list.append(min_data)
    max_data_list.append(max_data)

have_nan = df.loc[:,all_list].isnull().any(axis=0)
nan_rate = df.loc[:,all_list].isnull().sum(axis=0)/n

summary_df = pd.DataFrame({"colname":all_list,
                           "have_nan":have_nan.values,
                           "nan_rate":nan_rate.values,
                           "n_unique":n_unique_list,
                           "major_data_rate":major_data_rate_list,
                           "min_data":min_data_list,
                           "max_data":max_data_list
                           })

こんな変数の特徴をまとめたデータフレームができます。

major_data_rate は max_n_unique で指定した数、例えば10なら頻出Top10のデータをmajorとみなしそのデータの割合を計算しています。（後の処理でTop10以外を others などでまとめることを想定しています。）

参考

stack overflow：Why does collections.Counter treat numpy.nan as equal?
CS109：A Titanic Probability
GitHub：pandas-profiling