数据清洗是量化的第一步，也是非常关键的一步。

1. 检查数据的空值、重复值、异常值，并进行描述性数据分析，观察数据的分布情况。

缺失值：

return_all.info()

np.where(np.isnan(return_all))

np.where(np.isinf(return_all))

重复值：

return_all[return_all.duplicated()]

异常值：

return_all.describe()

2.  如果有的话，对相关的异常情况进行处理

缺失值删除：

df1 = df.dropna()

缺失值填补

return_all.当月.fillna(return_all.当月.median()) 用中位数填充

return_all.当月.fillna(return_all.当月.mean()) 用均值填充

df.ffill()  缺失值前向填补

df.bfill() 缺失值后向填补

重复值删除

df.drop_duplicates()

1. 描述性数据分析

1. 使用boston房价作为样例数据

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()

data = pd.DataFrame(boston.data,columns = boston.feature_names)

data['price'] = pd.Series(boston.target)

（2）比较单一因素的房价高低

columns = data.columns.values

nlist = [i for i in range(1,507)]

for i in columns:

    plt.scatter(nlist,data[i],color='c')

    plt.title(i)

    plt.show()

    print('*'*20)

（3）观察房子分布状况是否接近于正态分布

data.price.plot(kind='kde')

 

（4）features 之间的相关性,features 和price的相关性

spearman = data.corr('spearman')

pearson  = data.corr('pearson')

f,size = plt.subplots(figsize = (8, 6))

seaborn.heatmap(data = spearman,cmap = plt.cm.plasma,linewidths=1.5,vmin = -1,vmax = 1,ax=size,mask=((spearman<0.3) & (spearman > -0.3)|(spearman == 1)))

f.savefig('sns_heatmap_normal.jpg', bbox_inches='tight')

 

1. 探索性数据分析

EDA的内容一定是基于描述性数据分析的结果之上的；如果不对数据的结构有着深入理解，EDA是不会产出效果来的。在此，我们随便举个例子：

CHAS于price是否有显著关系

seaborn.displot(data[['price']][data.CHAS == 0.0],kde=True)

plt.title('Not Close River Bank')

plt.show()

seaborn.displot(data[['price']][data.CHAS == 1.0],kde=True)

plt.title('Close River Bank')

plt.show()