数据挖掘之数据预处理Python实验

数据挖掘中的数据预处理是一个关键步骤，它涉及到清洗、转换、整合原始数据，以便后续分析。在Python中，有许多库可以辅助这个过程，比如Pandas、NumPy、Scikit-learn等。

以下是数据预处理的一些常见Python实验步骤：

1. **数据加载**：使用`pandas`库的`read_csv`, `read_excel`等函数读取CSV、Excel或数据库文件。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('file.csv')

2. **缺失值处理**：检查并填充或删除缺失值，Pandas提供了`fillna`和`dropna`等方法。

data = data.fillna(value=0) # 填充数值型缺失值
data = data.dropna() # 删除含有缺失值的行

3. **异常值检测**：利用统计方法（如IQR法）找出离群点，并进行处理。

Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
data = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

4. **数据类型转换**：将非数字特征编码，例如类别变量编码为数值。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
data['category_column'] = le.fit_transform(data['category_column'])

5. **特征缩放**：对于数值特征，有时需要对它们进行归一化或标准化。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])

6. **数据集成**：合并多个数据源，确保列名一致。

merged_data = pd.merge(data1, data2, on='common_column', how='inner')