ChatGPT全自动分析数据

chatgpt中文版 http://chatgpt.guigege.cn 

我提出一个问题

这是一份鸢尾花数据集，请根据这份数据进行统计分析并作图，分析相关性、显著性等指标，绘制热图、散点图、折线图、箱线图，并给出你的看法。（只需要我输入问题和数据txt文件）

ChatGPT 4.0 Plus 的回答

importpandasaspd
#Loadthedataset
iris=pd.read_csv("/mnt/data/iris.txt")
#Displaythefirstfewrowsofthedataset
iris.head()

RESULT
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
015.13.51.40.2setosa
124.931.40.2setosa
234.73.21.30.2setosa
344.63.11.50.2setosa
4553.61.40.2setosa

看起来这个数据集的格式有些问题，所有的数据都在一行，而且包括了很多空格，需要对数据进行清洗，以便后续分析。

数据清洗

现在让我们来进行数据清洗：

#Cleanthedataset
iris=iris["Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies"].str.split(expand=True)
iris.columns=["Index","Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width","Species"]

#Dropthe"Index"columnasit'snotnecessary
iris=iris.drop(columns=["Index"])

#Convertthenumericalcolumnstofloattype
forcolumnin["Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width"]:
iris[column]=iris[column].astype(float)
iris.head()

RESULT
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa

数据清洗已完成！现在，我们的数据集包括以下五个特点：

1. "Sepal.Length"：花萼长度
2. "Sepal.Width"：花萼宽度
3. "Petal.Length"：花瓣长度
4. "Petal.Width"：花瓣宽度
5. "Species"：鸢尾花种类

统计分析

我们可以开始进行统计分析了。首先，我们可以通过描写性统计来查看各特点的均值、标准差、最小值、25%、50%、75% 分位数和最大值。然后，我们将使用相关性分析和显著性测试来探索这些特点之间的关系。最后，我们将通过可视化这些数据来进一步分析。

#Descriptivestatisticsforthedataset
desc_stats=iris.describe()

#Includethecountofeachspeciesforcompleteness
desc_stats=desc_stats.append(iris["Species"].value_counts().rename("count"))

desc_stats

描写性统计结果以下：

-"Sepal.Length"：
平均值为5.84，标准差为0.83，中位数为5.8，范围从4.3到7.9。
-"Sepal.Width"：
平均值为3.06，标准差为0.44，中位数为3.0，范围从2.0到4.4。
-"Petal.Length"：
平均值为3.76，标准差为1.77，中位数为4.35，范围从1.0到6.9。
-"Petal.Width"：
平均值为1.20，标准差为0.76，中位数为1.3，范围从0.1到2.5。

三种鸢尾花种类，每种都有50个样本

相关性分析

接下来，我们将进行相关性分析。

#Correlationanalysis
correlation=iris.corr()

correlation
RESULT
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Width
Sepal.Length1.000000-0.1175700.8717540.817941
Sepal.Width-0.1175701.000000-0.428440-0.366126
Petal.Length0.871754-0.4284401.0000000.962865
Petal.Width0.817941-0.3661260.9628651.000000

相关性分析结果以下：

-"Sepal.Length"与"Petal.Length"和"Petal.Width"呈强正相关，说明花萼长度增加时，花瓣长度和宽度也有可能增加。
-"Sepal.Length"与"Sepal.Width"呈负相关，但相关性较弱，说明花萼长度增加时，花萼宽度不一定会减少。
-"Petal.Length"与"Petal.Width"呈极强的正相关，说明花瓣长度增加时，花瓣宽度也极可能增加。

接下来，我们可以通过绘制这些特点的热图来直观地查看它们之间的相关性。

importseabornassns
importmatplotlib.pyplotasplt

#Heatmapofcorrelations
plt.figure(figsize=(10,8))
sns.heatmap(correlation,annot=True,cmap="coolwarm",center=0,linewidths=0.5)
plt.title("HeatmapofCorrelations")
plt.show()

这是特点之间相关性的热图。色彩越深，表示相关性越强。我们可以看到 "Petal.Length" 与 "Petal.Width" 的相关性最强，且呈正相关。而 "Sepal.Width" 与其余特点的相关性都相对较弱。

散点图绘制

接下来，我们可以通过绘制散点图来查看每对特点之间的关系。在这里，我们会将区别的鸢尾花种类用区别的色彩表示出来，以便视察区别种类鸢尾花在特点之间的关系。

#Pairplottovisualizetherelationshipsbetweenfeatures,coloredbyspecies
sns.pairplot(iris,hue="Species")
plt.show()

上图是各特点之间的散点图矩阵，其中区别色彩代表区别种类的鸢尾花。我们可以视察到以下几点：

1."setosa"（蓝色）与其它两种鸢尾花在花瓣长度和宽度上有明显的区分，这意味着花瓣长度和宽度可以用于辨别"setosa"与其它种类的鸢尾花。
2."versicolor"（橙色）和"virginica"（绿色）在花瓣长度和宽度上的区分不如"setosa"明显，但仍有一定的辨别度。
3. 花萼长度和宽度对种类的辨别作用不如花瓣长度和宽度明显。

箱线图绘制

接下来，我们来绘制箱线图，这将有助于我们更好地理解数据的散布和各个特点的中位数、四分位数和异常值。

#Boxplotsforeachfeature,groupedbyspecies
plt.figure(figsize=(16,10))

fori,featureinenumerate(["Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width"],1):
plt.subplot(2,2,i)
sns.boxplot(x="Species",y=feature,data=iris)

plt.tight_layout()
plt.show()

上图是每种鸢尾花每一个特点的箱线图。箱线图展现了数据的中位数、四分位数和可能的异常值。我们可以从图中视察到以下几点：

#Cleanthedataset
iris=iris["Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies"].str.split(expand=True)
iris.columns=["Index","Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width","Species"]

#Dropthe"Index"columnasit'snotnecessary
iris=iris.drop(columns=["Index"])

#Convertthenumericalcolumnstofloattype
forcolumnin["Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width"]:
iris[column]=iris[column].astype(float)
iris.head()

RESULT
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa
0

以上的视察结果与我们之前的相关性分析和散点图矩阵的分析结果相吻合。这说明我们可以通过花瓣的长度和宽度来辨别区别种类的鸢尾花，特别是 "setosa"。

至于显著性分析，通常需要有一个特定的假定或问题，然后通过统计测试来肯定视察到的结果会不会具有统计显著性。在这个数据集中，我们可能会对照区别种类的鸢尾花在各个特点上会不会有显著差异。