python123房租数据预处理

Python123房租数据预处理通常包括以下几个步骤：

1. **导入库**：首先，需要导入相关的数据处理库，如pandas用于数据读取、清洗和分析，以及numpy用于数值计算。

import pandas as pd
import numpy as np

2. **数据加载**：使用`pd.read_csv()`或其他适合的函数（如Excel、CSV、SQL等）加载房租数据。

data = pd.read_csv('rent_data.csv')

3. **检查数据**：查看数据前几行以了解结构，确认是否存在缺失值、异常值或者不需要的列。

data.head()

4. **数据清洗**：
- **缺失值处理**：可以填充缺失值（平均数、中位数、众数等），删除含有大量缺失值的记录，或者用插补法（比如线性插值）。
- **异常值检测**：通过统计方法（如Z-score、IQR）识别并处理异常值。
- **数据类型转换**：将非数字数据转化为数值类型，例如日期、类别数据编码为整数或分词。

data = data.dropna()  # 删除缺失值
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])  # 转换日期类型

5. **数据转换**：对于分类变量，可能需要进行独热编码（one-hot encoding）或标签编码（label encoding）。

6. **特征工程**：创建新的特征，比如根据日期计算季度或月份，或者基于其他变量创建交互项。

7. **数据划分**：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便模型评估。

train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

8. **标准化或归一化**：如果数据范围差异较大，可能需要对数值特征进行缩放，避免某些特征对模型影响过大。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
train_data[numerical_features] = scaler.fit_transform(train_data[numerical_features])