文章目录
一、数据导入
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv')
df.head(3)
二、数据清洗简述
我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。
2.1 缺失值—观察与处理
2.1.1 缺失值观察（2种方法）
(1) 请查看每个特征缺失值个数
(2) 请查看Age， Cabin， Embarked列的数据
df.info()
df.isnull().sum()
df[['Age','Cabin','Embarked']].head(3)
2.1.2 对缺失值进行处理
1、对Age列的数据的缺失值进行处理的 3 种方法。
思路一：
df[df['Age']==None]=0
df.head(3)
思路二：
df[df['Age'].isnull()] = 0
df.head(3)
思路三：
df[df['Age'] == np.nan] = 0
df.head()
【思考】检索空缺值用 np.nan, None以及 .isnull()哪个更好，这是为什么？如果其中某个方式无法找到缺失值，原因又是为什么？
【回答】数值列读取数据后，空缺值的数据类型为float64，所以用None一般索引不到，比较的时候最好用np.nan
2、直接对整张表的缺失值进行处理（2种）
思路一：
df.dropna().head(3)
思路二：
df.fillna(0).head(3)
【思考】dropna和fillna有哪些参数，分别如何使用呢?
【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html
【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html
2.1.3 对缺失值进行填充
- 对分类变量缺失值：填充某个缺失值字符(NA)、用最多类别的进行填充
- 对连续变量缺失值：填充均值、中位数、众数
train = pd.read_csv('train.csv')
train['Cabin'] = train['Cabin'].fillna('NA')
train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna('S')
train['Age'] = train['Age'].fillna(train['Age'].mean())
train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
Embarked 0
Cabin 0
Fare 0
Ticket 0
Parch 0
SibSp 0
Age 0
Sex 0
Name 0
Pclass 0
Survived 0
PassengerId 0
dtype: int64
2.2 重复值—观察与处理
2.2.1 查看数据中的重复值
df[df.duplicated()]
2.2.2 对重复值进行处理
对整个行有重复值的清理
df = df.drop_duplicates()
df.head()
2.2.3 将前面清洗的数据保存为csv格式
df.to_csv('test_clear.csv')
三、特征观察与处理（重点）
3.1 特征观察（重点）
我们对特征进行一下观察，可以把特征大概分为两大类：
①数值型特征：Survived ，Pclass， Age ，SibSp， Parch， Fare。
其中Survived， Pclass为离散型数值特征；Age，SibSp， Parch， Fare为连续型数值特征。
②文本型特征：Name， Sex， Cabin，Embarked， Ticket，其中Sex， Cabin， Embarked， Ticket为类别型文本特征。
数值型特征一般可以直接用于模型的训练，但有时候为了模型的稳定性及鲁棒性会对连续变量进行离散化。
文本型特征往往需要转换成 数值型特征才能用于建模分析。
3.2 特征处理
3.2.1 数值型特征处理—对年龄进行分箱（离散化）处理
(1) 分箱操作是什么？
我们在建立模型前，一般需要对特征变量进行离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低模型过拟合的风险。尤其是采用 logsitic 建立评分卡模型时，必须对连续变量进行离散化。而特征离散化处理通常采用的就是分箱法，数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，提高泛化性。
数据分箱又分为有监督分箱和无监督分箱，是否使用标签进行离散化（分箱）决定了有监督还是无监督的离散化方法。
(2) 将连续变量Age平均分箱成5个年龄段，并分别用类别变量12345表示：
df['AgeBand'] = pd.cut(df['Age'], 5,labels = [1,2,3,4,5])
df.head()
df.to_csv('test_ave.csv')
(3) 将连续变量Age划分为(0,5] (5,15] (15,30] (30,50] (50,80]五个年龄段，并分别用类别变量12345表示：
df['AgeBand'] = pd.cut(df['Age'],[0,5,15,30,50,80],labels = [1,2,3,4,5])
df.head(3)
df.to_csv('test_cut.csv')
(4) 将连续变量Age按10% 30% 50% 70% 90%五个年龄段，并用分类变量12345表示：
df['AgeBand'] = pd.qcut(df['Age'],[0,0.1,0.3,0.5,0.7,0.9],labels = [1,2,3,4,5])
df.head()
df.to_csv('test_pr.csv')
【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.cut.html
【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.qcut.html
3.2.2 文本型特征处理—对文本变量进行转换
(1) 查看文本变量名
方法一：
df['Sex'].value_counts()
方法二：
df['Sex'].unique()
array(['male', 'female', 0], dtype=object)
(2)查看文本种类数量
df['Sex'].nunique()
3
(3) 将文本变量Sex， Cabin ，Embarked用数值变量12345表示：
df['Sex_num']=df['Sex'].replace(['male','female'],[1,2])
df['Sex_num']=df['Sex'].map({'male':1，'female':2})
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for feat in ['Cabin', 'Ticket']:
lbl = LabelEncoder()
label_dict = dict(zip(df[feat].unique(), range(df[feat].nunique())))
df[feat + "_labelEncode"] = df[feat].map(label_dict)
df[feat + "_labelEncode"] = lbl.fit_transform(df[feat].astype(str))
(4) 将文本变量Sex， Cabin， Embarked用one-hot编码表示
for feat in ["Age", "Embarked"]:
x = pd.get_dummies(df[feat], prefix=feat)
df = pd.concat([df, x], axis=1)
df.head()
3.2.3 从纯文本Name特征里提取出Titles的特征(所谓的Titles就是Mr,Miss,Mrs等)
df['Title'] = df.Name.str.extract(' ([A-Za-z]+)\.', expand=False)
df.head()
Original: https://blog.csdn.net/brawly/article/details/124222689
Author: IT-cute
Title: 3_数据分析—数据清洗及特征处理
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/694973/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！