python租房数据预处理4

在前面的三个预处理步骤中，我们完成了数据的清洗、去重、缺失值处理和特征工程。在这一步中，我们将对处理后的数据进行进一步的处理，以便我们可以在后续步骤中使用它来构建模型。

1. 对特征进行编码

我们需要将文本特征转换为数字特征，以便我们可以在模型中使用它们。我们可以将文本特征编码为数字特征，例如将每个区域编码为一个数字。我们可以使用 pandas 中的 `get_dummies()` 函数来进行独热编码，将每个区域编码为一个二进制值。

# 将区域特征编码为二进制值
df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['区域'])], axis=1)

2. 特征缩放

我们需要对数值型特征进行特征缩放，以便它们具有相同的尺度。我们可以使用 sklearn 中的 `StandardScaler` 函数来对特征进行缩放。

# 对数值型特征进行缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['面积', '楼层', '房龄']] = scaler.fit_transform(df[['面积', '楼层', '房龄']])

3. 特征选择

我们需要从所有特征中选择一些最相关的特征来构建模型。我们可以使用 sklearn 中的 `SelectKBest` 函数来选择最相关的特征。

# 选择与目标变量最相关的特征
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

X = df.drop(['租金'], axis=1)
y = df['租金']

selector = SelectKBest(f_regression, k=10)
selector.fit(X, y)

X = X[X.columns[selector.get_support(indices=True)]]

在完成这些预处理步骤后，我们可以将数据划分为训练集和测试集，并使用它们来构建模型。