python向量化预处理

### Python 中的向量化预处理

在Python的数据科学领域，`pandas` 和 `scikit-learn` 是两个广泛使用的库来执行高效的数据预处理操作。对于向量化的预处理而言，主要目的是加速计算过程并简化数据转换流程。

#### 使用 Pandas 进行基础向量化运算

Pandas 提供了强大的DataFrame对象支持高效的列间算术运算以及广播机制：

import pandas as pd

# 创建简单的 DataFrame 示例
df = pd.DataFrame({
    'A': range(1, 6),
    'B': [2*i for i in range(5)]
})

# 对某一列为所有元素加常数
df['C'] = df['A'] + 10

print(df)

#### 利用 Scikit-Learn 的 OneHotEncoder 实现类别特征编码

当面对分类型变量时，可以采用独热编码(one-hot encoding)，这有助于消除不同类目之间的顺序关系假设。下面展示了如何利用 `OneHotEncoder` 来完成这一任务[^1]：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

data = [['red'], ['green'], ['blue']]
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

encoded_data = encoder.fit_transform(data)
print(encoded_data)

#### 缺失值填充

针对存在缺失值的情况，可以通过 `SimpleImputer`(注意：旧版本中称为 `Imputer`)来进行数值替换，从而保证后续分析不受影响[^2]:

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_imputed = imputer.fit_transform(X_missing_values)

#### 数据标准化/归一化

为了让各个维度具有相同的重要性，在构建某些类型的机器学习模型之前通常会先做缩放变换。这里给出了一种基于最小最大规范化的方法及其逆变换实现方式[^4]：

def min_max_scale(X):
    scaled_X = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
    return scaled_X

def inverse_min_max_scale(scaled_X, original_X):
    unscaled_X = scaled_X * (original_X.max(axis=0) - original_X.min(axis=0)) + original_X.min(axis=0)
    return unscaled_X

# 应用于实际数据集前需确保已分离训练集与测试集[X_train,X_test,y_train,y_test][^3]
scaled_features = min_max_scale(X_train)
unscaled_features = inverse_min_max_scale(scaled_features, X_train)

通过上述几种常见的向量化预处理手段，能够有效提升数据质量，并为之后建立预测模型打下良好基础。