# Kaggle 官方教程：机器学习入门2 数据探索
> 原文：[Intro to Machine Learning](https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning) > [Basic Data Exploration](https://www.kaggle.com/dansbecker/basic-data-exploration)
> 
> 译者：[Leytton](https://github.com/Leytton)
> 
> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)

PS：水平有限，欢迎交流指正（Leytton@126.com）

## 1、使用Pandas熟悉数据
任何机器学习项目的第一步都是熟悉数据。你可以使用`Pandas`来实现。`Pandas`是数据科学家用来探索和操作数据的主要工具。大多数人在代码中将`panda`简写为`pd`，使用以下代码将其引用：
```python
import pandas as pd
```
`Pandas`最重要的部分就是`DataFrame`了。`DataFrame`保存了类似表的数据类型，就像Excel中的工作表或SQL数据库中的表。

`Pandas`具有强大的函数来实现大部分你想要的数据操作。

举个例子，我们来看看澳大利亚墨尔本的房价数据。
数据文件路径在`../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv`。

我们使用以下命令来加载和查看数据：
```python
# 文件路径
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
# 读取并保存数据到DataFrame类型变量melbourne_data
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path) 
# 打印数据概览
melbourne_data.describe()
```

![在这里插入图片描述](/img/learn/intro-to-machine-learning/2.1.png)

## 2、数据描述详解
如上图所示，结果打印了8个数据。第一个`count`显示有多少个未缺失的数据。缺失值的产生有很多原因。例如，本身只有一间卧室的房子，就不会存在第二间卧室的数据。我们重回数据缺失的主题。

第二个值是`mean`，也就是平均值。`std`是标准偏差，它体现了数据分布情况。

`min`和 `max` 比较好理解，分别是指`最小值`和`最大值`；
 `25%, 50%, 75% `是指，我们将数据从小到大排列，返回25%，50%，75%数据量时的数字。

## 3、去吧，皮卡丘
从[这里](https://www.kaggle.com/kernels/fork/1258954)开启你的编程实战吧~

