Python交叉分析学习笔记

Python交叉分析学习笔记

本文将介绍两种方法来进行交叉分析：1.独立T检验 2.数据透视表。
数据源：百度网盘，课程来源：慕课网

数据源

共包括10个变量，如下：satisfaction_level（满意度）,last_evaluation（上司评价）,number_project（项目数量）,average_monthly_hours（每月工作市场）,time_spend_company（在公司的时间）,Work_accident（工作事故）,left（离职率）,promotion_last_5years（五年内是否晋升）,department（部门）,salary（工资高低）。

方法1：独立T检验

任意取数据中的两个属性，根据独立T检验结果，判断两者之间的关系。

1.导入数据

df=pd.read_csv(r'C:\Users\me\Desktop\HR.csv')
#‘r’在这里起转置作用

2.引入必要的模块

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as ss
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

3.数据清理

（1）去掉空值

df=df.dropna(how='any',axis=0)
#axis=0表示删除整行的数据，how=‘any’表示只要这一行有一个空值就需要删除整行

（2）去掉异常值

df=df[df['last_evaluation']<=1][df['salary']!='nme'][df['department']!='sale']
#根据异常值的判断，‘last_evaluation’应小于1，‘salary’应去掉‘nme’这个值，‘department’应去掉‘sale’这个值

4.判断各个部门的离职率是否存在差异

基本思路是对各个部门的离职分别，两两求T检验统计量，得出p值，目的是得到各个部门的离职分布。

dp_indices=df.groupby(by='department').indices
#基于‘department’分组，并得到索引
sales_values=df['left'].iloc[dp_indices['sales']].values
#取出‘sales’部门的值
technical_values=df['left'].iloc[dp_indices['technical']].values
#取出‘technical’部门的值
print(ss.ttest_ind(sales_values,technical_values)[1])
#输出T检验统计量，‘[1]’索引表示只取p值

5.两两变量间求p值

dp_keys=list(dp_indices.keys())
#取出indices的key，注意python3中需要加list才能变成数组
dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys),len(dp_keys)])
#建立矩阵，长和宽均为dp_keys的长度
for i in range(len(dp_keys)):
    for j in range(len(dp_keys)):
        p_value=ss.ttest_ind(df['left'].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,
        df['left'].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1] #求独立T检验值
        if p_value<0.05:
            dp_t_mat[i][j]=-1 #判断条件，p<0.05，直接赋值-1
        else:
            dp_t_mat[i][j]=p_value #对矩阵进行赋值
sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys)
#画热力图

得出图表如下：
黑色部分代表p<0.5，表明各部门之间的离职率存在着显著差异，其他颜色部分代表未存在显著差异。

方法2：数据透视表方法

piv_tb=pd.pivot_table(df,values='left',index=['promotion_last_5years','salary'],
                      columns=['Work_accident'],aggfunc=np.mean) 
#建立数据透视表，值为‘left’,横坐标为‘promotion_last_5years’和‘salary’，聚合方法为mean

得到的透视表如下：

行promotion_last_5years代表过去五年是否有晋升，0代表否，1代表是；列Work_accident代表是否有工作事故，0代表没有，1代表有，0.331728这个值比较大，需要重点关注，这个值表明过去五年没有工作事故，也没有晋升，但salary（工资）较低的这类人可能离职率更高。
下面根据数据透视表画热力图

sns.heatmap(piv_tb,vmin=0,vmax=1,cmap=sns.color_palette('Reds',n_colors=256)) 
#指定最小值为0，最大值为1，用seaborn中color_palette进行调色，代码详见seaborn官网
plt.show()

图表如下：
如上图所示，颜色越深的部分，离职率越高。

转载：https://blog.csdn.net/weixin_41593976/article/details/102156982