100日後にプロになるワシ22日目（Python）
昨日から「健康経営のための疾患リスク予測」が始まった。
この課題の目的は体のデータから疾患リスクを予想すること。
今日はデータの分析と分類をした。
統計データ
今回は統計量を1発で調べられる関数decribeを使う
df.decribe() # dfは今回のdataframe
Age Gender T_Bil D_Bil ALP ALT_GPT \
count 790.000000 790 790.000000 790.000000 790.000000 790.000000
unique NaN 2 NaN NaN NaN NaN
top NaN Male NaN NaN NaN NaN
freq NaN 600 NaN NaN NaN NaN
mean 43.710127 NaN 2.836709 1.226709 269.035443 66.174684
std 16.290480 NaN 5.475744 2.483529 217.648811 155.959794
min 4.000000 NaN 0.500000 0.100000 63.000000 10.000000
25% 32.000000 NaN 0.800000 0.200000 171.250000 22.000000
50% 45.000000 NaN 1.100000 0.300000 198.000000 31.000000
75% 57.000000 NaN 2.100000 0.900000 282.000000 52.750000
max 90.000000 NaN 75.300000 19.800000 2110.000000 2000.000000
AST_GOT TP Alb AG_ratio disease
count 790.000000 790.000000 790.000000 790.000000 790.000000
unique NaN NaN NaN NaN NaN
top NaN NaN NaN NaN NaN
freq NaN NaN NaN NaN NaN
mean 89.001266 6.518987 3.213924 0.991480 0.513924
std 249.549767 1.032388 0.760867 0.288487 0.500123
min 10.000000 2.700000 0.900000 0.270000 0.000000
25% 23.000000 5.900000 2.700000 0.810000 0.000000
50% 35.000000 6.600000 3.200000 0.980000 1.000000
75% 67.000000 7.200000 3.800000 1.170000 1.000000
max 4929.000000 9.600000 5.500000 2.840000 1.000000 （T_Bilとか意味わかんないけど。どうやらタンパク質の一種らしい）
数量とユニーク数と最大頻度の値と平均と最小と・・・って！
このコマンドだけでできるんかい！！！
今まで、行ごとに計算して平均出してたわ！！
楽・・・
数量変数とカテゴリ変数の分離
同じ数値データでも。数量変数とカテゴリ変数というので違いがあるらしい。
例えば前回やった引っ越しでいうと
引っ越し回数のyはそのまま引っ越しの回数を表していて多いとか少ないとか判断できる
一方。法人が絡む引っ越しかどうか、を表す。0、1はオンオフのようなもので多いとか少ないとかという意味を持たない。
この二つを区別して扱う必要がある。
てか！区別してなかったね！！！！！！！！
これが前回の精度が低かった原因の一つか・・・
まあいい。取り合えず今回の疾患データをみる。
今回でいうと「disease(疾患の有無)」が0で疾患なし。1で疾患ありと分けられる。これがカテゴリ変数に当たる。
あとは男女を表す「Gender」これもMaleとFemaleで分けられている。
全データからこれら2つのカテゴリデータを取り除いた数量データと
カテゴリデータに分類する
# カテゴリ変数の列名をリストで指定
col_categoric = ["Gender", "disease"]
#数量変数のデータフレームを作成し、printで確認
df_numeric = df.drop(col_categoric, axis=1)
print(df_numeric)
#カテゴリ変数のデータフレームを作成し、printで確認
df_categoric = df[col_categoric]
print(df_categoric)結果↓
# 数量変数
Age T_Bil D_Bil ALP ALT_GPT AST_GOT TP Alb AG_ratio
0 65 1.0 0.2 187 16 18 6.8 3.3 0.92
1 62 11.2 5.6 699 64 100 7.5 3.2 0.73
2 62 7.6 4.2 490 60 68 7.0 3.3 0.87
3 58 1.3 0.5 182 14 20 6.8 3.4 0.98
4 72 4.2 2.1 195 27 59 7.3 2.4 0.48
# カテゴリ変数
Gender disease
0 Female 1
1 Male 1
2 Male 1
3 Male 1
4 Male 1データの可視化
次はデータをわかりやすく俯瞰してみるために表にします
使うモジュールはmatplotlib.pyplot()
# 疾患の数をカウント
counts_disease = df_categoric["disease"].value_counts()
print(counts_disease)
# 棒グラフによる可視化
counts_disease.plot(kind='bar')
plt.show()
↑疾患が1で疾患がない人が0。
だいたい半々でデータが揃っているのがわかる
データの結合
今回の目的は、状態によって疾患リスクを予測することなので
目的変数を疾患かどうか（disease）に設定して分析する必要がある。
つまりdiseaseとの関係性を調べたい。
なのでdiseaseを基準にデータを整形したいんですが、
先ほど行った数量変数とカテゴリ変数は同じに扱えないので別々にデータを作成する
その時、数量変数とdisease、カテゴリ変数とdiseaseという風に結合する
# df_categoric内の"disease"列と、df_numericの列を横結合する
df_tmp = pd.concat([df_categoric["disease"], df_numeric], axis=1)
# 結合したデータフレームの最初の5行を表示
print(df_tmp.head())concatは結合メソッドでaxis=1は列を表す。
[df_categoric["disease"], df_numeric←この2つを列で結合した。ということになる
disease Age T_Bil D_Bil ALP ALT_GPT AST_GOT TP Alb AG_ratio
0 1 65 1.0 0.2 187 16 18 6.8 3.3 0.92
1 1 62 11.2 5.6 699 64 100 7.5 3.2 0.73
2 1 62 7.6 4.2 490 60 68 7.0 3.3 0.87
3 1 58 1.3 0.5 182 14 20 6.8 3.4 0.98
4 1 72 4.2 2.1 195 27 59 7.3 2.4 0.48↑結果（一番左にdiseaseがきてる）
さらに分析
今はdiseaseが0のときと1の時両方同じデータ（データフレーム）で扱っていますが、本来0（疾患がない時）と1（疾患がある時）の差異を調べたいので別のデータフレームで扱う必要がある。
ので、これを分割する
# diseaseの値が0（疾患なし）のサンプルを表示（最初の5行を表示）
print(df_tmp.query("disease == 0").head())
# diseaseの値が1（疾患あり）のサンプルを表示（最初の5行を表示）
print(df_tmp.query("disease==1").head())queryメソッドを使えばその中に条件がかけて、その条件に沿ったデータが抽出できる。
disease Age T_Bil D_Bil ALP ALT_GPT AST_GOT TP Alb AG_ratio
8 0 17 0.9 0.3 202 22 19 7.4 4.1 1.24
12 0 64 0.9 0.3 310 61 58 7.0 3.4 0.94
15 0 25 0.6 0.1 183 91 53 5.5 2.3 0.72
17 0 33 1.6 0.5 165 15 23 7.3 3.5 0.92
23 0 63 0.9 0.2 194 52 45 6.0 3.9 1.86
disease Age T_Bil D_Bil ALP ALT_GPT AST_GOT TP Alb AG_ratio
0 1 65 1.0 0.2 187 16 18 6.8 3.3 0.92
1 1 62 11.2 5.6 699 64 100 7.5 3.2 0.73
2 1 62 7.6 4.2 490 60 68 7.0 3.3 0.87
3 1 58 1.3 0.5 182 14 20 6.8 3.4 0.98
4 1 72 4.2 2.1 195 27 59 7.3 2.4 0.48疾患ありとなしの表（データフレーム）ができた↑
目的変数との関係の可視化
データが疾患のありなしで分けることができたので、
今度はこれを使って分析していきます
（機械学習マダー？？？？）
まず、年齢と疾患データとの関係を見ていきます
疾患有り無しのグラフを重ねて表示できれば比較が楽なので
seabornというライブラリを使います。
# diseaseの値に応じた"Age"データの抽出
df_Age_non=df_tmp.query("disease==0")["Age"] #疾患がないものと年齢の関係
df_Age_diseased=df_tmp.query("disease==1")["Age"] #疾患ありと年齢の関係
# 2つのデータフレームのヒストグラムを同時に表示
# snsというのがseabornライブラリの略語
sns.distplot(df_Age_non)
sns.distplot(df_Age_diseased)
# 凡例の表示
plt.legend(labels=["non", "diseased"], loc='upper right')
plt.show()結果↓
オレンジが疾患あり。青が疾患なし。
横軸が年齢なので、やはり年齢が高いほど疾患がかかっているっぽい
その他のデータの関係↓
今日はここまで。
次回はこれらのデータと疾患との相関関係を調べる。
感想
機械学習まではとにかく分析が長い。
ただ、ちゃんと分析しないと全く関係ないデータで分析してもいい結果は得られないし、欠損データや、外れ値というおかしい値を見ていてもしょうがないので、機械学習は前処理が9割！らしい。
ただ、グラフが出てきて、機械学習というよりはデータサイエンティストっぽくていい。
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