这是如何建立数据科学作品集Data Science Portfolio系列文章中的第一篇。如果你喜欢这篇文章并且想知道此系列的下一篇文章何时发表，你可以在页面底部订阅。
数据科学公司们在决定雇佣一个人时越来越看重其作品集。其中一个原因就是作品集portfolio是分析一个人真实技能的最好方式。好消息是，作品集是完全可以被你掌控的。如果你在其上投入了一些工作，你就能够做出一个令那些公司印象深刻的作品集结果。
建立一个高质量作品集的第一步就是知道展示什么技能。那些公司们主要希望数据科学工作者拥有的技能，或者说他们主要希望作品集所展示的技能是：
表达能力
合作能力
专业技能
解释数据的能力
有目标和有积极性的
任何一个好的作品集都由多个工程构成，每一个工程都会展示 1-2 个上面所说的点。这是涵盖了“如何完成一个完整的数据科学作品集”系列文章的第一篇。在这篇文章中，我们将会涵括如何完成你的第一项数据科学作品集工程，并且对此进行有效的解释。在最后，你将会得到一个帮助展示你表达能力和解释数据能力的工程。
用数据讲故事数据科学是表达的基础。你将会在数据中发现一些观点，并且找出一个高效的方式来向他人表达这些，之后向他们展示你所开展的课题。数据科学最关键的手法之一就是能够用数据讲述一个清晰的故事。一个清晰的故事能够使你的观点更加引人注目，并且能使别人理解你的想法。
数据科学中的故事是一个讲述你发现了什么，你怎么发现它的，并且它意味着什么的故事。例如假使发现你公司的收入相对去年减少了百分之二十。这并不能够确定原因，你可能需要和其它人沟通为什么收入会减少，并且在尝试修复它。
用数据讲故事主要包含：
理解并确定上下文
从多角度发掘
使用有趣的表示方法
使用多种数据来源
一致的表述
用来讲述数据的故事最有效率的工具就是 Jupyter notebook。如果你不熟悉，此处有一个好的教程。Jupyter notebook 允许你交互式的发掘数据，并且将你的结果分享到多个网站，包括 Github。分享你的结果有助于合作研究和其他人拓展你的分析。
在这篇文章中，我们将使用 Jupyter notebook，以及 Pandas 和 matplotlib 这样的 Python 库。
为你的数据科学工程选择一个主题建立一个工程的第一步就是决定你的主题。你要让你的主题是你兴趣所在，有动力去挖掘。进行数据挖掘时，为了完成而完成和有兴趣完成的区别是很明显的。这个步骤是值得花费时间的，所以确保你找到了你真正感兴趣的东西。
一个寻找主题的好方法就是浏览不同的数据集并且寻找感兴趣的部分。这里有一些作为起点的好的网站：
Data.gov - 包含了政府数据。
/r/datasets – 一个有着上百个有趣数据集的 reddit 板块。
Awesome datasets – 一个数据集的列表，位于 Github 上。
17 个找到数据集的地方 – 这篇博文列出了 17 个数据集，每个都包含了示例数据集。
真实世界中的数据科学，你经常无法找到可以浏览的合适的单个数据集。你可能需要聚合多个独立的数据源，或者做数量庞大的数据清理。如果该主题非常吸引你，这是值得这样做的，并且也能更好的展示你的技能。
关于这篇文章的主题，我们将使用纽约市公立学校的数据，我们可以在这里找到它。
选择主题这对于项目全程来说是十分重要的。因为主题能很好的限制项目的范围，并且它能够使我们知道它可以被完成。比起一个没有足够动力完成的工程来说，添加到一个完成的工程更加容易。
所以，我们将关注高中的学术评估测试，伴随着多种人口统计和它们的其它数据。关于学习评估测试， 或者说 SAT，是美国高中生申请大学前的测试。大学在做判定时将考虑该成绩，所以高分是十分重要的。考试分为三个阶段，每个阶段总分为 800。全部分数为 2400（即使这个前后更改了几次，在数据中总分还是 2400）。高中经常通过平均 SAT分数进行排名，并且 SAT 是评判高中有多好的标准。
因为由关于 SAT 分数对于美国中某些种族群体是不公平的，所以对纽约市这个数据做分析能够对 SAT 的公平性有些许帮助。
我们在这里有 SAT 成绩的数据集，并且在这里有包含了每所高中的信息的数据集。这些将构成我们的工程的基础，但是我们将加入更多的信息来创建有趣的分析。
补充数据如果你已经有了一个很好的主题，拓展其它可以提升主题或者更深入挖掘数据的的数据集是一个好的选择。在前期十分适合做这些工作，你将会有尽可能多的数据来构建你的工程。数据越少意味着你会太早的放弃了你的工程。
在本项目中，在包含人口统计信息和测试成绩的网站上有一些相关的数据集。
这些是我们将会用到的所有数据集：
学校 SAT 成绩 – 纽约市每所高中的 SAT 成绩。
学校出勤情况 – 纽约市每所学校的出勤信息。
数学成绩 – 纽约市每所学校的数学成绩。
班级规模 - 纽约市每所学校课堂人数信息。
AP 成绩 - 高阶位考试，在美国，通过 AP 测试就能获得大学学分。
毕业去向 – 由百分之几的学生毕业了，和其它去向信息。
人口统计 – 每个学校的人口统计信息。
学校问卷 – 学校的家长、教师，学生的问卷。
学校分布地图 – 包含学校的区域布局信息，因此我们能将它们在地图上标出。
（LCTT 译注：高阶位考试（AP）是美国和加拿大的一个由大学委员会创建的计划，该计划为高中学生提供大学水平的课程和考试。 美国学院和大学可以授予在考试中获得高分的学生的就学和课程学分。）
这些数据作品集之间是相互关联的，并且我们能够在开始分析之前进行合并。
获取背景信息在开始分析数据之前，搜索一些背景信息是有必要的。我们知道这些有用的信息：
纽约市被分为五个不同的辖区
纽约市的学校被分配到几个学区，每个学区都可能包含数十所学校。
数据集中的学校并不全是高中，所以我们需要对数据进行一些清理工作。
纽约市的每所学校都有自己单独的编码，被称为‘DBN’，即区域行政编号。
为了通过区域进行数据聚合，我们可以使用地图区域信息来绘制逐区差异。
为了真正的理解数据信息，你需要花费时间来挖掘和阅读数据。因此，每个数据链接都有数据的描述信息，并伴随着相关列。就像是我们拥有的高中 SAT 成绩信息，也包含图像和其它信息的数据集。
我们可以运行一些代码来读取数据。我们将使用 Jupyter notebook 来挖掘数据。下面的代码将会执行以下操作：
循环遍历我们下载的所有数据文件。
将文件读取到 Pandas Dataframe。
将所有数据框架导入 Python 数据库中。
In [100]:
import pandasimport numpy as np
files = ["ap_2010.csv", "class_size.csv", "demographics.csv", "graduation.csv", "hs_directory.csv", "math_test_results.csv", "sat_results.csv"]data = {}for f in files:
d = pandas.read_csv("schools/{0}".format(f)) data[f.replace(".csv", "")] = d一旦我们将数据读入，我们就可以使用 Dataframes 的 head 方法打印每个 Dataframe 的前五行。
In [103]:
for k,v in data.items(): print("n" + k + "n") print(v.head())math_test_results DBN Grade Year Category Number Tested Mean Scale Score Level 1 # 01M015 3 2006 All Students 39 667 21 01M015 3 2007 All Students 31 672 22 01M015 3 2008 All Students 37 668 03 01M015 3 2009 All Students 33 668 04 01M015 3 2010 All Students 26 677 6 Level 1 % Level 2 # Level 2 % Level 3 # Level 3 % Level 4 # Level 4 % 5.1% 11 28.2% 20 51.3% 6 15.4%1 6.5% 3 9.7% 22 71% 4 12.9%2 0% 6 16.2% 29 78.4% 2 5.4%3 0% 4 12.1% 28 84.8% 1 3%4 23.1% 12 46.2% 6 23.1% 2 7.7% Level 3+4 # Level 3+4 %0 26 66.7%1 26 83.9%2 31 83.8%3 29 87.9%4 8 30.8% ap_2010 DBN SchoolName AP Test Takers 01M448 UNIVERSITY NEIGHBORHOOD H.S. 391 01M450 EAST SIDE COMMUNITY HS 192 01M515 LOWER EASTSIDE PREP 243 01M539 NEW EXPLORATIONS SCI,TECH,MATH 2554 02M296 High School of Hospitality Management s Total Exams Taken Number of Exams with scores 3 4 or 50 49 101 21 s2 26 243 377 1914 s s sat_results DBN SCHOOL NAME 01M292 HENRY STREET SCHOOL FOR INTERNATIONAL STUDIES1 01M448 UNIVERSITY NEIGHBORHOOD HIGH SCHOOL2 01M450 EAST SIDE COMMUNITY SCHOOL3 01M458 FORSYTH SATELLITE ACADEMY4 01M509 MARTA VALLE HIGH SCHOOL Num of SAT Test Takers SAT Critical Reading Avg. Score SAT Math Avg. Score 29 355 4041 91 383 4232 70 377 4023 7 414 4014 44 390 433 SAT Writing Avg. Score0 3631 3662 3703 3594 384class_size CSD BOROUGH SCHOOL CODE SCHOOL NAME GRADE PROGRAM TYPE 1 M M015 P.S. 015 Roberto Clemente 0K GEN ED1 1 M M015 P.S. 015 Roberto Clemente 0K CTT2 1 M M015 P.S. 015 Roberto Clemente 01 GEN ED3 1 M M015 P.S. 015 Roberto Clemente 01 CTT4 1 M M015 P.S. 015 Roberto Clemente 02 GEN ED CORE SUBJECT (MS CORE and 9-12 ONLY) CORE COURSE (MS CORE and 9-12 ONLY) - -1 - -2 - -3 - -4 - - SERVICE CATEGORY(K-9* ONLY) NUMBER OF STUDENTS / SEATS FILLED - 19.01 - 21.02 - 17.03 - 17.04 - 15.0 NUMBER OF SECTIONS AVERAGE CLASS SIZE SIZE OF SMALLEST CLASS 1.0 19.0 19.01 1.0 21.0 21.02 1.0 17.0 17.03 1.0 17.0 17.04 1.0 15.0 15.0 SIZE OF LARGEST CLASS DATA SOURCE SCHOOLWIDE PUPIL-TEACHER RATIO0 19.0 ATS NaN1 21.0 ATS NaN2 17.0 ATS NaN3 17.0 ATS NaN4 15.0 ATS NaN demographics DBN Name schoolyear fl_percent frl_percent 01M015 P.S. 015 ROBERTO CLEMENTE 20052006 89.4 NaN1 01M015 P.S. 015 ROBERTO CLEMENTE 20062007 89.4 NaN2 01M015 P.S. 015 ROBERTO CLEMENTE 20072008 89.4 NaN3 01M015 P.S. 015 ROBERTO CLEMENTE 20082009 89.4 NaN4 01M015 P.S. 015 ROBERTO CLEMENTE 20092010 96.5 total_enrollment prek k grade1 grade2 ... black_num black_per 281 15 36 40 33 ... 74 26.31 243 15 29 39 38 ... 68 28.02 261 18 43 39 36 ... 77 29.53 252 17 37 44 32 ... 75 29.84 208 16 40 28 32 ... 67 32.2 hispanic_num hispanic_per white_num white_per male_num male_per female_num 189 67.3 5 1.8 158.0 56.2 123.01 153 63.0 4 1.6 140.0 57.6 103.02 157 60.2 7 2.7 143.0 54.8 118.03 149 59.1 7 2.8 149.0 59.1 103.04 118 56.7 6 2.9 124.0 59.6 84.0 female_per0 43.81 42.42 45.23 40.94 40.4[5 rows x 38 columns] graduation Demographic DBN School Name Cohort Total Cohort 01M292 HENRY STREET SCHOOL FOR INTERNATIONAL 20031 Total Cohort 01M292 HENRY STREET SCHOOL FOR INTERNATIONAL 20042 Total Cohort 01M292 HENRY STREET SCHOOL FOR INTERNATIONAL 20053 Total Cohort 01M292 HENRY STREET SCHOOL FOR INTERNATIONAL 20064 Total Cohort 01M292 HENRY STREET SCHOOL FOR INTERNATIONAL 2006 Aug Total Cohort Total Grads - n Total Grads - % of cohort Total Regents - n 5 s s s1 55 37 67.3% 172 64 43 67.2% 273 78 43 55.1% 364 78 44 56.4% 37 Total Regents - % of cohort Total Regents - % of grads s s1 30.9% 45.9%2 42.2% 62.8%3 46.2% 83.7%4 47.4% 84.1% ... Regents w/o Advanced - n ... s1 ... 172 ... 273 ... 364 ... 37 Regents w/o Advanced - % of cohort Regents w/o Advanced - % of grads s s1 30.9% 45.9%2 42.2% 62.8%3 46.2% 83.7%4 47.4% 84.1% Local - n Local - % of cohort Local - % of grads Still Enrolled - n s s s s1 20 36.4% 54.1% 152 16 25% 37.200000000000003% 93 7 9% 16.3% 164 7 9% 15.9% 15 Still Enrolled - % of cohort Dropped Out - n Dropped Out - % of cohort0 s s s1 27.3% 3 5.5%2 14.1% 9 14.1%3 20.5% 11 14.1%4 19.2% 11 14.1% [5 rows x 23 columns] hs_directory dbn school_name boro 17K548 Brooklyn School for Music & Theatre Brooklyn1 09X543 High School for Violin and Dance Bronx2 09X327 Comprehensive Model School Project M.S. 327 Bronx3 02M280 Manhattan Early College School for Advertising Manhattan4 28Q680 Queens Gateway to Health Sciences Secondary Sc... Queens building_code phone_number fax_number grade_span_min grade_span_max K440 718-230-6250 718-230-6262 9 121 X400 718-842-0687 718-589-9849 9 122 X240 718-294-8111 718-294-8109 6 123 M520 718-935-3477 NaN 9 104 Q695 718-969-3155 718-969-3552 6 12 expgrade_span_min expgrade_span_max NaN NaN1 NaN NaN2 NaN NaN3 9 14.04 NaN NaN ... ...1 ...2 ...3 ...4 ... priority02 Then to New York City residents1 Then to New York City residents who attend an ...2 Then to Bronx students or residents who attend...3 Then to New York City residents who attend an ...4 Then to Districts 28 and 29 students or residents priority03 NaN1 Then to Bronx students or residents2 Then to New York City residents who attend an ...3 Then to Manhattan students or residents4 Then to Queens students or residents priority04 priority05 NaN NaN1 Then to New York City residents NaN2 Then to Bronx students or residents Then to New York City residents3 Then to New York City residents NaN4 Then to New York City residents NaN priority06 priority07 priority08 priority09 priority10 NaN NaN NaN NaN NaN1 NaN NaN NaN NaN NaN2 NaN NaN NaN NaN NaN3 NaN NaN NaN NaN NaN4 NaN NaN NaN NaN NaN Location 10 883 Classon AvenuenBrooklyn, NY 11225n(40.67...1 1110 Boston RoadnBronx, NY 10456n(40.8276026...2 1501 Jerome AvenuenBronx, NY 10452n(40.84241...3 411 Pearl StreetnNew York, NY 10038n(40.7106...4 160-20 Goethals AvenuenJamaica, NY 11432n(40... [5 rows x 58 columns]
我们可以开始在数据作品集中观察有用的部分：
大部分数据集包含 DBN 列。
一些条目看起来在地图上标出会很有趣，特别是 Location 1，这列在一个很长的字符串里面包含了位置信息。
有些数据集会出现每所学校对应多行数据（DBN 数据重复），这意味着我们要进行预处理。
为了使工作更简单，我们将需要将全部零散的数据集统一为一个。这将使我们能够快速跨数据集对比数据列。因此，我们需要找到相同的列将它们统一起来。请查看上面的输出数据， DBN 出现在多个数据集中，它看起来可以作为共同列。
如果我们用 google 搜索 DBN New York City Schools，我们在此得到了结果。它解释了 DBN 是每个学校独特的编码。我们将挖掘数据集，特别是政府数据集。这通常需要做一些工作来找出每列的含义，或者每个数据集的意图。
现在主要的问题是这两个数据集 class_size 和 hs_directory，没有 DBN 列。在 hs_directory 数据中是 dbn，那么我们只需重命名即可，或者将它复制到新的名为 DBN 的列中。在 class_size 数据中，我们将需要尝试不同的方法。
DBN列：
In [5]:
data["demographics"]["DBN"].head()
Out[5]:
0 01M0151 01M0152 01M0153 01M0154 01M015Name: DBN, dtype: object
如果我们查看 class_size数据，我们将看到前五行如下：
In [4]:
data["class_size"].head()
Out[4]:
CSD
BOROUGH
SCHOOL CODE
SCHOOL NAME
GRADE
PROGRAM TYPE
CORE SUBJECT (MS CORE and 9-12 ONLY)
CORE COURSE (MS CORE and 9-12 ONLY)
SERVICE CATEGORY(K-9* ONLY)
NUMBER OF STUDENTS / SEATS FILLED
NUMBER OF SECTIONS
AVERAGE CLASS SIZE
SIZE OF SMALLEST CLASS
SIZE OF LARGEST CLASS
DATA SOURCE
SCHOOLWIDE PUPIL-TEACHER RATIO
0
1
M
M015
P.S. 015 Roberto Clemente
0K
GEN ED
-
-
-
19.0
1.0
19.0
19.0
19.0
ATS
NaN
1
1
M
M015
P.S. 015 Roberto Clemente
0K
CTT
-
-
-
21.0
1.0
21.0
21.0
21.0
ATS
NaN
2
1
M
M015
P.S. 015 Roberto Clemente
01
GEN ED
-
-
-
17.0
1.0
17.0
17.0
17.0
ATS
NaN
3
1
M
M015
P.S. 015 Roberto Clemente
01
CTT
-
-
-
17.0
1.0
17.0
17.0
17.0
ATS
NaN
4
1
M
M015
P.S. 015 Roberto Clemente
02
GEN ED
-
-
-
15.0
1.0
15.0
15.0
15.0
ATS
NaN
正如上面所见，DBN 实际上是 CSD、 BOROUGH 和 SCHOOL CODE 的组合。对那些不熟悉纽约市的人来说，纽约由五个行政区组成。每个行政区是一个组织单位，并且有着相当于美国大城市一样的面积。DBN 全称为行政区域编号。看起来就像 CSD 是区域，BOROUGH 是行政区，并且当与 SCHOOL CODE 合并时就组成了 DBN。这里并没有寻找像这个数据这样的内在规律的系统方法，这需要一些探索和努力来发现。
现在我们已经知道了 DBN 的组成，那么我们就可以将它加入到 class_size 和 hs_directory 数据集中了：
In [ ]:
data["class_size"]["DBN"] = data["class_size"].apply(lambda x: "{0:02d}{1}".format(x["CSD"], x["SCHOOL CODE"]), axis=1)
data["hs_directory"]["DBN"] = data["hs_directory"]["dbn"]译文出处
via: https://www.dataquest.io/blog/data-science-portfolio-project/
作者：Vik Paruchuri 译者：Yoo-4x 校对：wxy
