数据预处理 #数据挖掘 #python

news2024/11/25 2:41:17

数据分析中的预处理步骤是数据分析流程中的重要环节，它的目的是清洗、转换和整理原始数据，以便后续的分析能够准确、有效。预处理通常包括以下几个关键步骤：

数据收集：确定数据来源，可能是数据库、文件、API或网络抓取，确保数据的质量和完整性。
数据清洗（Data Cleaning）：
- 缺失值处理：填充、删除或估算缺失的数据。
- 异常值检测：识别并可能修复或排除不合理的数值。
- 重复值检查：删除重复记录，保持数据唯一性。
- 数据类型转换：将数据调整为正确的格式，如日期时间格式化、数值类型等。
数据集成（Data Integration）：如果数据来自多个源，需要合并和统一数据格式。
数据转换（Data Transformation）：
- 标准化或归一化：使数据具有可比性，例如Z-score标准化或Min-Max缩放。
- 编码分类变量：如One-Hot Encoding或Label Encoding。
- 特征工程：创建新的特征，比如从文本中提取关键词或计算衍生指标。
数据降维（Dimensionality Reduction）：如果数据维度过高，可能使用PCA（主成分分析）或LDA（潜在狄利克雷分配）等方法减少冗余。
数据划分（Data Splitting）：将数据集分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练和评估。
数据采样（Sampling）：对于大规模数据，可能需要进行随机抽样或分层抽样以平衡类别分布。
数据可视化（Exploratory Data Analysis, EDA）：初步了解数据的分布、关联性和模式。

完成这些预处理步骤后，数据就准备好了供机器学习模型进行训练和预测。预处理的质量直接影响到分析结果的可靠性。

接下来进行一个小小案例讲解：

1、缺失值处理

#1、
#读取数据
import pandas as pd
data = pd.read_excel('学生信息表.xlsx')
#查看属性缺失值情况
data.info()
data.isnull()
#删除“籍贯”为空的行
data = data.dropna(subset=["籍贯"])
#使用平均年龄填充“年龄”属性为空的数据
data['年龄'].fillna(data['年龄'].mean(),inplace=True)
#使用性别的众数填充“性别”属性为空的列
data.fillna({'性别':data['性别'].mode()[0]},inplace=True)

（1）读取“学生信息表.xlsx”。
（2）使用info()方法查看每一属性的缺失值情况。
（3）删除“籍贯”属性为空的行。
（4）使用平均年龄填充“年龄”属性为空的数据。
（5）使用性别的众数填充“性别”属性为空的列。
2、非数值数据处理

#2、
#将“性别”属性设置为哑变量，删除“性别_女”，并将“性别_男”改为“性别”
data = pd.get_dummies(data,columns=['性别'])
data = data.drop(columns = '性别_女')
data = data.rename(columns={'性别_男':'性别'})
#对“籍贯”属性进行编号处理
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
label = le.fit_transform(data['籍贯'])
data['籍贯'] = label

（1）将“性别”属性设置为哑变量，删除“性别_女”，并将“性别_男”改为“性别”。
（1为性别男，0为性别女）
（2）对“籍贯”属性进行编号处理。
（0为云南；1为江苏；2为浙江；3为湖北）
3、异常值的处理

#3、
#箱线图观察“年龄”属性有无异常值
data.boxplot(column ='年龄' )
#对异常值进行标注，标注在out1属性中
import numpy as np
data['out1'] = np.where(data['年龄'] < 30,0,1)
#使用2倍标准差法标注异常值，标注在out2属性中
data['out2'] = abs((data['年龄']-data['年龄'].mean())/data['年龄'].std()) > 2

（1）箱线图观察“年龄”属性有无异常值；
（2）对异常值进行标注，标注在out1属性中；
（3）使用2倍标准差法标注异常值，标注在out2属性中。

4、数据标准化

#4、
#生成数据
data2 = pd.DataFrame({'酒精含量(%)': [50, 60, 40, 80, 90], '苹果酸含量(%)': [2, 1, 1, 3, 2]})
print(data2)
#对各列进行z-score标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data2_new1 = StandardScaler().fit_transform(data2)
print(data2_new1)
#对各列进行min-max标准化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data2_new2 = MinMaxScaler().fit_transform(data2)
print(data2_new2)

如下数据:
（1）对以上数据的各列进行z-score标准化；
（2）对以上数据的各列进行min-max标准化。

5、生成多项式特征

#5、
#生成多项式特征
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
data3 = np.array([[2,3],[2,4]])
print(data3)
pf1=PolynomialFeatures(degree=2)
print(pf1.fit_transform(data3))
pf2=PolynomialFeatures(degree=2,include_bias=False)
print(pf2.fit_transform(data3))
pf3=PolynomialFeatures(degree=2,include_bias=False,interaction_only=True)
print(pf3.fit_transform(data3))