【基础】Python数据预处理技术详解

发布时间: 2024-06-24 18:15:11 阅读量: 80 订阅数: 136
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数据预处理简单认识

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【基础】Python数据预处理技术详解

1. Python数据预处理概述**

数据预处理是机器学习流程中至关重要的阶段,它旨在将原始数据转换为适合建模和分析的形式。Python凭借其丰富的库和工具,成为数据预处理的强大选择。本章将概述数据预处理的概念、重要性以及Python中常用的技术。

2. 数据清洗与转换**

数据清洗与转换是数据预处理的关键步骤,旨在将原始数据转换为适合建模和分析的形式。本章将深入探讨数据清洗和转换的技术,包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换、特征缩放、特征编码和特征选择。

2.1 数据清洗技术

2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据集中常见的挑战,处理不当会影响模型的准确性和鲁棒性。常见的缺失值处理技术包括:

  • **删除法:**删除包含缺失值的整个行或列。适用于缺失值较少且不影响数据完整性的情况。
  • **均值/中位数填充:**用相应特征的均值或中位数填充缺失值。适用于缺失值随机分布且不影响数据分布的情况。
  • **KNN 填充:**使用 K 个最近邻样本的平均值或中位数填充缺失值。适用于缺失值较多且与其他特征相关的情况。

代码示例:

  1. import pandas as pd
  2. # 删除包含缺失值的整个行
  3. df = df.dropna()
  4. # 用均值填充缺失值
  5. df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)
  6. # 用 KNN 填充缺失值
  7. from sklearn.impute import KNNImputer
  8. imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
  9. df['age'] = imputer.fit_transform(df['age'].values.reshape(-1, 1))

2.1.2 异常值处理

异常值是极端值,可能扭曲数据分布并影响模型性能。处理异常值的方法包括:

  • **删除法:**删除异常值样本。适用于异常值明显且不影响数据完整性的情况。
  • **Winsorization:**将异常值截断到指定的分位数。适用于异常值数量较少且与其他特征相关的情况。
  • **Z-score 标准化:**将异常值转换为 Z-score,使其与其他数据点一致。适用于异常值数量较多且不影响数据分布的情况。

代码示例:

  1. # 删除异常值样本
  2. df = df[~(df['age'] > 100)]
  3. # Winsorization
  4. df['age'] = df['age'].clip(lower=18, upper=80)
  5. # Z-score 标准化
  6. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  7. scaler = StandardScaler()
  8. df['age'] = scaler.fit_transform(df['age'].values.reshape(-1, 1))

2.1.3 数据类型转换

数据类型转换涉及将数据从一种类型转换为另一种类型,以满足建模或分析的需要。常见的转换包括:

  • **数值型转换:**将字符型数据转换为数值型数据,如 intfloat
  • **字符型转换:**将数值型数据转换为字符型数据,如 str
  • **日期时间型转换:**将字符型日期时间数据转换为 datetime 类型。

代码示例:

  1. # 数值型转换
  2. df['age'] = pd.to_numeric(df['age'])
  3. # 字符型转换
  4. df['gender'] = df['gender'].astype('str')
  5. # 日期时间型转换
  6. df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

2.2 数据转换技术

2.2.1 特征缩放

特征缩放旨在将不同特征的值缩放到相同范围,以避免特征取值范围过大或过小对模型的影响。常见的缩放方法包括:

  • **Min-Max 缩放:**将特征值缩放到 [0, 1] 区间。
  • **标准化:**将特征值减去均值并除以标准差,使其均值为 0,标准差为 1。

代码示例:

  1. # Min-Max 缩放
  2. from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
  3. scaler = MinMaxScaler()
  4. df['age'] = scaler.fit_transform(df['age'].values.reshape(-1, 1))
  5. # 标准化
  6. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  7. scaler = StandardScaler()
  8. df['age
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
本专栏汇集了全面的 Python 数据分析与可视化教程,涵盖从基础到进阶的各个方面。专栏分为基础篇和进阶篇,提供循序渐进的学习路径。基础篇包括数据分析与可视化入门、数据结构与类型、NumPy 库、Pandas 库、数据清洗、Matplotlib 基础和 Seaborn 库实践。进阶篇深入探讨数据探索性分析、数据预处理、数据聚合、时间序列分析、数据采样、数据合并、数据转换、数据统计描述、数据特征工程、数据建模、模型评估、交互式可视化、数据分析案例分析、数据清洗与预处理技巧、数据探索性分析、数据分组与聚合分析、数据合并与连接、数据筛选与过滤、数据转换与重塑、时间序列数据处理、数据可视化入门、数据可视化进阶、数据可视化艺术、多图合成与子图布局、数据可视化互动性、数据可视化输出、数据可视化实例分析、数据分析案例解析、数据分析工具箱、数据分析实用技巧、数据分析项目实战、高级数据处理技巧、数据透视表与交叉分析、高级数据清洗、时间序列分析、高级数据可视化、数据可视化优化、交互式可视化、数据分析与机器学习集成、数据分析管道与自动化、高级数据合并与连接、数据处理性能优化、数据采样与重采样、数据处理中的异常值检测与处理技巧、数据处理中的缺失值处理策略与方法、数据处理中的数据转换与规范化技术、数据分析中的特征工程与衍生变量创建、数据分析中的模型评估与交叉验证技巧、数据分析中的模型解释与可解释性分析、数据分析中的结果可视化与报告生成技巧、数据分析中的项目部署与实际应用案例。此外,专栏还提供了丰富的实战演练,涵盖数据爬取、聚合、分组、时间序列分析、金融、医疗、市场营销、社交媒体、旅游、环境、物流、农业和体育等领域的实际数据分析案例。

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