[数据分析] 教你一文掌握数据预处理
数据预处理方法和内容
数据预处理方法和内容摘要：一、数据预处理的重要性二、数据预处理的方法1.数据清洗2.数据转换3.数据规范化三、数据预处理的内容1.缺失值处理2.异常值处理3.数据类型转换4.数据归一化四、实际应用案例分析五、总结与展望正文：数据预处理是数据分析过程中至关重要的一个环节，它直接影响到后续数据分析的结果和质量。
数据预处理主要包括数据清洗、数据转换和数据规范化等方法。
一、数据预处理的重要性数据预处理的重要性体现在以下几个方面：1.提高数据质量：通过对原始数据进行清洗、转换和规范化等操作，可以消除数据中的错误和异常，提高数据的准确性和可靠性。
2.方便后续分析：经过预处理的数据更容易进行统计分析和建模，从而提高数据分析的效果。
3.提高模型预测精度：数据预处理可以消除数据中的噪声和异常值，降低模型的过拟合风险，提高预测精度。
二、数据预处理的方法1.数据清洗：数据清洗是指对数据中的错误、缺失、异常等进行处理的过程。
主要包括删除重复记录、填补缺失值、处理异常值等。
2.数据转换：数据转换是指将原始数据转换为适合分析的数据形式。
主要包括数据类型转换、数据结构调整等。
3.数据规范化：数据规范化是指将数据按照一定的标准进行归一化处理，使数据具有可比性和一致性。
主要包括数据归一化和标准化等。
三、数据预处理的内容1.缺失值处理：缺失值处理是数据预处理中的一个重要环节。
常用的方法有：均值填充、中位数填充、众数填充、线性插值、三次样条插值等。
2.异常值处理：异常值处理是为了消除数据中的异常点，常用的方法有：箱线图法、z分数法、3σ法则等。
3.数据类型转换：数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。
例如，将字符串转换为数字、将日期转换为数值等。
4.数据归一化：数据归一化是将数据缩放到一个统一的区间范围内。
常用的方法有：最大最小归一化、z分数归一化、分位数归一化等。
四、实际应用案例分析以房价预测为例，首先对原始数据进行缺失值处理、异常值处理和数据类型转换，然后对数据进行归一化处理，最后进行建模分析和预测。
数据预处理的基本内容
数据预处理是数据分析的重要环节，它通过对原始数据进行一系列的处理操作，使得数据更加规范、准确，提高数据分析的效率和准确性。
以下是数据预处理的基本内容：1. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的重要步骤，它的主要任务是处理缺失值、异常值和重复值。
对于缺失值，可以通过填充缺失值、删除含有缺失值的行或列、或者使用插值等方法进行处理；对于异常值，可以通过3σ原则、箱型图等方法检测并处理异常值；对于重复值，可以通过删除重复值、只保留一个重复值、或者使用聚合函数等方法进行处理。
2. 数据转换：数据转换是指将原始数据转换成适合进行数据分析的形式。
常见的数据转换包括数据类型转换、数据编码、数据映射等。
例如，将分类变量进行编码，将连续变量进行离散化等。
3. 数据集成：数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
在数据集成的过程中，需要注意解决数据的冲突和不一致性问题，保证数据的准确性和完整性。
4. 数据归一化：数据归一化是指将不同量级的数据进行规范化处理，使得它们的量级和范围大致相同，方便后续的数据分析和算法处理。
常见的归一化方法有最小-最大归一化、Z-score归一化等。
5. 数据重塑：数据重塑是指通过调整数据的形状、大小和维度等方式，使得数据更适合特定的数据分析需求。
例如，对数据进行排序、排序、切片、重组等操作。
6. 数据可视化：数据可视化是指通过图形、图表等形式将数据进行可视化展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
常见的可视化工具包括折线图、柱状图、散点图等。
7. 数据随机化：数据随机化是指在数据预处理过程中，将数据进行随机排序或打乱，以便于进行随机试验或交叉验证等分析方法。
8. 数据降维：数据降维是指通过减少数据的维度或特征数量，降低数据的复杂性，提高数据处理的速度和效率。
常见的数据降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
数据预处理原理
数据预处理原理数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作的过程。
它是数据挖掘和机器学习等领域中的重要步骤，对于提高数据质量、减少噪声和偏差以及改善模型性能具有关键作用。
本文将介绍数据预处理的基本原理和常用方法。
1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要是处理数据中的异常值、缺失值和重复值等问题。
异常值是指与大部分数据明显不同的数值，可能是记录错误或异常情况的产生；缺失值是指数据中某些属性的值缺失；重复值是指数据集中存在相同的记录。
清洗数据的目的是保证数据的准确性和一致性，常用的方法有删除异常值、插补缺失值和去重复等。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合分析和建模的形式。
主要包括数据变换、规范化和离散化等操作。
数据变换是将非数值型数据转换为数值型数据，以便于计算机处理。
常见的方法有标签编码和独热编码等。
规范化是将数值型数据按照一定的比例进行缩放，常用的方法有最小-最大规范化和Z-score规范化等。
离散化是将连续型数据转换为离散型数据，常用的方法有等宽离散化和等频离散化等。
3. 数据集成数据集成是将多个数据源合并为一个一致的整体。
数据集成的目的是消除数据冗余和矛盾，提高数据的完整性和一致性。
常见的方法有属性合并、记录合并和实体识别等。
属性合并是将来自不同数据源的相同属性进行合并，例如将两个表中的相同列合并为一个新的表。
记录合并是将来自不同数据源的记录进行合并，例如将两个表中的记录按照某个属性进行匹配合并。
实体识别是识别两个数据源中相同的实体并进行合并，例如将两个表中的相同人员进行识别和合并。
4. 数据规约数据规约是将数据集中的数据量减少到合理的大小。
数据规约的目的是提高数据处理的效率和模型建立的速度。
常用的方法有属性规约和数值规约等。
属性规约是通过选择一部分重要的属性来减少数据集的大小，例如根据相关性和重要性进行属性选择。
数值规约是通过聚集、抽样和参数化等方法来减少数据集的大小，例如对连续型数值进行聚集操作。
数据预处理方法
数据预处理方法数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。
本文将介绍数据预处理的方法和步骤，帮助读者更好地理解和应用数据预处理技术。
1. 数据清洗。
数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是检测和纠正数据集中的错误、不完整或不准确的部分。
常见的数据清洗方法包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值和处理不一致的数据等。
去除重复值可以通过对数据集进行去重操作来实现，而处理缺失值可以采用删除、插补或使用默认值等方法。
处理异常值可以通过统计分析或专业领域知识来识别和处理，处理不一致的数据则需要进行数据转换和统一格式等操作。
2. 数据集成。
数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据冗余和一致性等问题。
常见的数据集成方法包括数据合并、数据连接和数据聚合等。
数据合并是将两个或多个数据集按照某个共同的属性进行合并，数据连接是基于某个共同的属性将两个数据集进行连接，数据聚合是将多个数据集中的数据进行聚合运算，如求和、计数、平均值等。
3. 数据变换。
数据变换是将原始数据转换成适合建模的形式的过程。
常见的数据变换方法包括数据标准化、数据离散化、数据变换和数据规范化等。
数据标准化是将数据按照一定的比例进行缩放，以便于模型的收敛和计算。
数据离散化是将连续型数据转换成离散型数据，以便于进行分类和聚类分析。
数据变换是对原始数据进行函数变换，以便于发现数据的隐藏规律。
数据规范化是将数据按照一定的规范进行转换，以便于不同数据之间的比较和分析。
4. 数据规约。
数据规约是通过压缩数据集的大小，以减少数据存储和分析的开销。
常见的数据规约方法包括属性规约和数值规约。
属性规约是通过选择重要的属性来减少数据集的维度，以便于降低数据的复杂度和提高数据分析的效率。
数值规约是通过对数据进行聚合运算，以减少数据集的大小和复杂度，同时保持数据的统计特性。
数据的预处理方法
数据的预处理方法数据的预处理是指在进行数据分析或建立模型之前，对原始数据进行清洗、转换和集成等一系列操作的过程。
数据的预处理对于保证数据质量、提高模型性能以及得到准确的分析结果非常重要。
下面将详细介绍数据的预处理方法。
1. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的第一步，主要包括处理数据中的缺失值、异常值和重复值。
- 处理缺失值：可以采用三种方法来处理缺失值，包括删除含有缺失值的样本、删除含有过多缺失值的特征以及用合适的方法填充缺失值。
填充缺失值的方法包括用平均值、中位数、众数或者是前后数据进行插值等。
- 处理异常值：异常值的处理可以采用删除或者替换的方法。
删除异常值的方法是删除超过一定范围的数据，例如3倍标准差之外的值，或者是根据专业知识定义异常值的范围。
替换异常值的方法包括用平均值、中位数或者是插值等。
- 处理重复值：重复值的处理可以采用删除的方法，即删除重复的数据。
2. 数据转换：数据转换是对数据进行标准化和转换的过程，主要包括对数据进行缩放、离散化和编码等。
- 数据缩放：数据缩放的目的是将不同单位和量纲的数据转换到一个相同的尺度上，以消除量纲对模型的影响。
常见的数据缩放方法有标准化和归一化。
标准化将数据按照均值为0，方差为1的方式进行缩放，而归一化将数据映射到0和1之间。
- 数据离散化：数据离散化是将连续型数据转化为离散型数据的过程。
离散化的方法包括等宽离散化和等频离散化。
等宽离散化将数据按照相同的宽度进行划分，而等频离散化将数据按照相同的频率进行划分。
- 数据编码：数据编码是将非数值型数据转化为数值型数据的过程。
常见的数据编码方法有独热编码和标签编码。
独热编码将每个类别编码成一个向量，其中只有一个元素为1，而其他元素为0，而标签编码将每个类别编码成一个整数。
3. 数据集成：数据集成是将多个数据源的数据集成为一个一致的数据集的过程。
数据集成主要包括数据清洗、数据转换和数据匹配等。
- 数据清洗：数据集成的第一步是对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
请简述数据预处理的流程
请简述数据预处理的流程数据预处理是指在进行数据分析前，对原始数据进行清洗、转换、整合和规范化等操作的过程。
这个过程是数据分析的重要组成部分，对于后续的数据挖掘和建模有着至关重要的作用。
下面将详细介绍数据预处理的流程。
一、数据收集首先需要进行数据收集，获取需要进行分析的原始数据。
可以从各种渠道获取到原始数据，如数据库、API接口、网络爬虫等。
二、数据清洗1. 缺失值处理在原始数据中，可能存在缺失值。
缺失值会影响后续的分析结果，因此需要对其进行处理。
可以选择删除缺失值或使用插值法填充缺失值。
2. 异常值处理异常值是指与其他观测值明显不同的观测值。
异常值可能会导致模型出现偏差，因此需要对其进行处理。
可以选择删除异常值或使用平均数或中位数替代异常值。
3. 重复值处理在原始数据中可能存在重复记录，需要将其去除。
可以使用唯一标识符去除重复记录。
4. 数据类型转换在原始数据中可能存在不同类型的变量（如文本型、数值型等），需要将其转换为统一类型方便后续操作。
三、数据转换1. 特征选择在原始数据中可能存在大量无用的特征，需要进行特征选择，选择与分析目标相关的特征。
2. 特征缩放在原始数据中不同特征的取值范围可能不同，需要进行特征缩放，将不同特征的取值范围缩放到相同的区间内。
3. 特征构建在原始数据中可能存在一些隐含信息，需要进行特征构建，将隐含信息转化为可用于分析的特征。
四、数据整合在进行数据分析时，可能需要将多个数据源进行整合。
可以使用关联键将不同数据源中的记录关联起来。
五、数据规范化在进行数据分析时，需要将不同变量的值规范化到相同的区间内。
可以使用最小-最大规范化或z-score规范化等方法。
六、总结以上就是数据预处理的流程。
通过对原始数据进行清洗、转换、整合和规范化等操作，可以得到符合要求的可用于分析和建模的有效数据集。
数据预处理的主要流程
数据预处理的主要流程数据预处理是数据挖掘和机器学习任务中不可或缺的一步，它涉及到对原始数据进行清洗、转换、集成和规范化，以便提高数据质量，减少噪声和无效数据的影响，为后续分析和建模提供可靠的数据基础。
数据预处理的主要流程包括：数据收集、数据清洗、数据集成、数据变换和数据规范化。
1.数据收集数据收集是数据预处理的第一步，它可以从多个数据源获取原始数据，包括数据库、文本文件、传感器、网络等。
在这一步中，需要明确需要收集哪些数据，并确定采集方式和频率。
2.数据清洗数据清洗是指对原始数据进行错误修正、缺失值处理和异常值检测。
在这一步中，需要通过运用统计学方法或启发式规则来检测和修复数据中可能存在的错误。
例如，对于缺失值，可以使用插补方法填补缺失值；对于异常值，可以使用统计学方法、离群值检测算法或领域知识来识别和处理。
3.数据集成数据集成是指将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集。
在这一步中，需要解决数据源之间的模式不一致、属性冲突和数据冗余等问题。
通过识别和消除冲突或冗余的属性，可以将数据集成为一个一致的数据集。
4.数据变换数据变换是指对数据进行转换，以便更好地适应后续分析和建模任务。
常见的数据变换方法包括数据平滑、属性构造、数据离散化和数据归一化等。
数据平滑可以通过平滑技术去除数据中的噪声和波动性，属性构造可以通过对已有属性的组合或变换来生成新的属性，数据离散化可以将连续的数值属性转换为离散的类别属性，数据归一化可以将数据缩放到统一的范围内，避免数据偏差对后续分析产生影响。
5.数据规范化数据规范化是指将数据转换为一致的标准格式，以消除数据之间的偏差和差异。
常见的数据规范化方法包括最小-最大规范化、z-score规范化和小数定标规范化等。
最小-最大规范化通过将数据线性变换到指定的范围内，z-score规范化通过计算属性的标准差和均值来转换数据，小数定标规范化将数据除以属性的最大绝对值，将数据映射到[-1,1]之间。
数据预处理流程
数据预处理流程数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要环节，其目的是清洗原始数据，使其适合进行建模和分析。
数据预处理流程包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个步骤。
数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是检测和修复数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
在数据清洗过程中，我们需要对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理和一致性处理。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行处理，常用的方法包括删除缺失值、插补缺失值和不处理缺失值。
删除缺失值是指直接将包含缺失值的样本删除，适用于缺失值较少的情况；插补缺失值是指通过一定的方法对缺失值进行填充，常用的插补方法包括均值、中位数、众数插补和回归插补；不处理缺失值是指在建模过程中不对缺失值进行处理，而是由模型自动处理。
异常值处理是指对数据中的异常值进行处理，常用的方法包括删除异常值、平滑处理和离群点识别。
删除异常值是指直接将异常值删除，适用于异常值较少的情况；平滑处理是指通过一定的方法对异常值进行平滑处理，常用的平滑方法包括移动平均法、指数平滑法和多项式拟合法；离群点识别是指通过一定的方法识别出异常值，常用的方法包括箱线图和3σ原则。
重复值处理是指对数据中的重复值进行处理，常用的方法包括直接删除重复值和合并重复值。
直接删除重复值是指直接将重复值删除，适用于重复值较少的情况；合并重复值是指将重复值进行合并，常用的合并方法包括求平均值、求和和取最大最小值。
一致性处理是指对数据中的不一致值进行处理，常用的方法包括统一单位、统一格式和统一命名。
统一单位是指将数据中的不同单位进行统一，例如将长度统一为米；统一格式是指将数据中的不同格式进行统一，例如将日期格式统一为年-月-日；统一命名是指将数据中的不同命名进行统一，例如将性别命名统一为男女。
数据集成是指将多个数据源中的数据进行整合，常用的方法包括数据清洗、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对数据进行清洗，使其适合进行整合；数据变换是指对数据进行变换，使其适合进行整合；数据规约是指对数据进行规约，使其适合进行整合。
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数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~主要从以下几个方面介绍：•常用方法•N umpy部分•P andas部分•S klearn 部分•处理文本数据一、常用方法1、生成随机数序列randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize)2、计算某个值出现的次数titleSet = set(titleData)for i in titleSet:count = titleData.count(i)用文本出现的次数替换非空的地方。
词袋模型 Word CounttitleData = allData['title']titleSet = set(list(titleData))title_counts = titleData.value_counts()for i in titleSet:if isNaN(i):continuecount = title_counts[i]titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True)title = pd.DataFrame(titleData)allData['title'] = title3、判断值是否为NaNdef isNaN(num):return num != num4、 Matplotlib在jupyter中显示图像%matplotlib inline5、处理日期birth = trainData['birth_date']birthDate = pd.to_datetime(birth)end = pd.datetime(2020, 3, 5)# 计算天数birthDay = end - birthDatebirthDay.astype('timedelta64[D]')# timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days6、计算多列数的平均值等trainData['operate_able'] = trainData.iloc[ : , 20:53].mean(axis=1) trainData['local_able'] = trainData.iloc[ : , 53:64].mean(axis=1)7、数据分列（对列进行one-hot）train_test = pd.get_dummies(train_test,columns=["Embarked"])train_test = pd.get_dummies(train_test,columns = ['SibSp','Parch','Sib Sp_Parch'])8、正则提取指定内容df['Name].str.extract()是提取函数,配合正则一起使用train_test['Name1'] = train_test['Name'].str.extract('.+,(.+)').str.ex tract( '^(.+?)\.').str.strip()9、根据数据是否缺失进行处理train_test.loc[train_test["Age"].isnull() ,"age_nan"] = 1train_test.loc[train_test["Age"].notnull() ,"age_nan"] = 010、按区间分割-数据离散化返回x所属区间的索引值，半开区间#将年龄划分五个阶段10以下,10-18,18-30,30-50,50以上train_test['Age'] = pd.cut(train_test['Age'], bins=[0,10,18,30,50,100] ,labels=[1,2,3,4,5])1、where索引列表delLocal = np.array(np.where(np.array(trainData['acc_now_delinq']) == 1))2、permutation(x) 随机生成一个排列或返回一个range如果x是一个多维数组，则只会沿着它的第一个索引进行混洗。
import numpy as npshuffle_index = np.random.permutation(60000)X_train, y_train = X_train[shuffle_index], y_train[shuffle_index]3、numpy.argmax() 返回沿轴的最大值的`索引`返回沿轴的最大值的索引。
np.argmax(some_digit_scores)•a : array_like; 输入数组•axis : int, optional; 默认情况下，索引是放在平面数组中，否则沿着指定的轴。
•out : array, optional; 如果提供，结果将被插入到这个数组中。
它应该是适当的形状和dtype。
4、numpy.dot(a, b, out=None) 计算两个数组的点积>>> np.dot(3, 4)5、numpy.random.randn() 从标准正太分布返回样本>>> np.random.seed(42) # 可设置随机数种子>>> theta = np.random.randn(2,1)array([[ 4.21509616],[ 2.77011339]])参数•d0, d1, …, dn : int, optional；返回的数组维度，应该都是正值。
如果没有给出，将返回一个Python float值。
6、numpy.linspace() 在指定区间返回间隔均匀的样本[start, stop]X_new=np.linspace(-3, 3, 100).reshape(100, 1)X_new_poly = poly_features.transform(X_new)y_new = lin_reg.predict(X_new_poly)plt.plot(X, y, "b.")plt.plot(X_new, y_new, "r-", linewidth=2, label="Predictions")plt.xlabel("$x_1$", fontsize=18)plt.ylabel("$y$", rotation=0, fontsize=18)plt.legend(loc="upper left", fontsize=14)plt.axis([-3, 3, 0, 10])save_fig("quadratic_predictions_plot")plt.show()•start : scalar；序列的起始值•stop : scalar；序列的结束值•num : int, optional；要生成的样本数量，默认为50个。
•endpoint : bool, optional；若为True则包括结束值，否则不包括结束值，即[start, stop)区间。
默认为True。
•dtype : dtype, optional；输出数组的类型，若未给出则从输入数据推断类型。
1、Jupyter notebook中设置最大显示行列数pd.set_option('display.max_columns', 64)pd.set_option('display.max_rows', 1000000)2、读入数据homePath = 'game'trainPath = os.path.join(homePath, 'train.csv')testPath = os.path.join(homePath, 'test.csv')trainData = pd.read_csv(trainPath)testData = pd.read_csv(testPath)3、数据简单预览•~head()获取前五行数据，供快速参考。
•~info()获取总行数、每个属性的类型、非空值的数量。
•~value_counts()获取每个值出现的次数•~hist()直方图的形式展示数值型数据•~describe()简要显示数据的数字特征；例如：总数、平均值、标准差、最大值最小值、25%/50%/75%值4、拷贝数据mthsMajorTest = fullData.copy()5、数据相关性•计算相关性矩阵corrMatrix = trainData.corr()corrMatrix['acc_now_delinq'].sort_values(ascending=False) # 降序排列•相关系数矩阵图import numpycorrelations = data.corr() #计算变量之间的相关系数矩阵# plot correlation matrixfig = plt.figure() #调用figure创建一个绘图对象ax = fig.add_subplot(111)cax = ax.matshow(correlations, vmin=-1, vmax=1) #绘制热力图，从-1到 1 fig.colorbar(cax) #将matshow生成热力图设置为颜色渐变条ticks = numpy.arange(0,9,1) #生成0-9，步长为 1 ax.set_xticks(ticks) #生成刻度ax.set_yticks(ticks)ax.set_xticklabels(names) #生成x轴标签ax.set_yticklabels(names)plt.show()颜色越深表明二者相关性越强6、删除某列trainData.drop('acc_now_delinq', axis=1, inplace=True)# 此方法并不会从内存中释放内存del fullData['member_id']7、列表类型转换termData = list(map(int, termData))8、替换数据gradeData.replace(['A','B','C','D','E','F','G'], [7,6,5,4,3,2,1],inpla ce=True)9、数据集合并allData = trainData.append(testData)allData = pd.concat([trainData, testData], axis=0, ignore_index=True)10、分割termData = termData.str.split(' ', n=2, expand=True)[1]11、~where() 相当于三目运算符( ? : )通过判断自身的值来修改自身对应的值，相当于三目运算符( ? : )housing["income_cat"].where(housing["income_cat"] < 5, 5.0, inplace=Tr ue)•cond 如果为True则保持原始值，若为False则使用第二个参数other 替换值。