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  • 常用的预处理方法有哪些
    千次阅读
    2020-09-25 00:13:24


    预处理指令是以 #号为代码开头。下面是部分常用的预处理指令:

    指令用途
    #空指令无任何效果
    #include包含一个源代码文件
    #define定义宏
    #undef取消已定义的宏
    #if如果给定条件为真,则编译下面代码
    #ifdef如果宏已经定义,则编译下面代码
    #ifndef如果宏没有定义,则编译下面代码
    #elif如果前面的#if给定条件不为真,当前条件为真,则编译下面代码
    #endif结束一个#if……#else条件编译块
    #error停止编译并显示错误信息

    一、条件编译

    条件编译指令将决定那些代码被编译,而那些不被编译的。可以根据表达式的值或者某个特定的宏是否被定义来确定编译条件。

    1.#if指令

    #if指令检测关键后的常量表达式。如果为真,则就编译后面的代码,直到出现#else、#elif或者#endif为止;否则就不进行编译。

    2.#endif

    #endif终值#if预处理指令。

    #define DEBUG 0
    int main()
    {
    	#if DEBUG
    		代码块1
        #endif
        	代码块2
    }
    

    由于程序定义DEBUG宏代表0,所以#if条件为假,不编译后面的代码直到#endif,所以程序直接执行代码块2

    3.#ifdef和#ifndef

    #define DEBUG
    
    int main()
    {
    	#ifdef DEBUG
    		代码块1
        #endif
        
        #ifndef DEBUG
        	代码块2
        #endif
    }
    

    #if defined等价于#ifdef; #if !defined等价于#ifndef

    4.#else指令

    #else指令用于某个#if指令之后,当前面的#if指令的条件不为真时,就编译#else后面的代码。#endif指令将中指上面的条件块。

    #define DEBUG
    
    int main()
    {
        #ifdef DEBUG
             代码块1
        #else
             代码块2
        #endif
             代码块3
    }
    

    5.#elif指令

    #elif预处理指令综合了#else#if指令的作用。

    #define TWO
    
    int main()
    {
        #ifdef ONE
              代码块1
        #elif defined TWO
              代码块2
        #else
              代码块3
        #endif
    }
    

    执行代码块3

    二、其他一些标准指令

    1.#pragme

    #pragma指令没有正式的定义。编译器可以自定义其用途。典型的用法是禁止或允许某些烦人的警告信息。

    #pragma region 功能
    	代码块
    #pragma endregion
    
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      数据处理的工作时间占整个数据分析项目的70%以上,因此,数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么,数据预处理的方法是什么呢?例如数据清理、数据集成、数据规范、数据转换等,其中最常用的是数据清理和数据集成,下面中琛魔方将来详细介绍一下这2种方法。

    数据预处理的方法有哪些

     

      数据预处理的方法

     

      1、数据清洗

     

      数据清洗是通过填补缺失值,平滑或删除离群点,纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说,就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲,数据清洗是一项繁重的任务,需要根据数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性来考察数据,从而得到标准的、干净的、连续的数据。

     

      (1)缺失值处理

     

      实际获取信息和数据的过程中,会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值,会基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。若变量的缺失率较高(大于80%),覆盖率较低,且重要性较低,可以直接将变量删除,这种方法被称为删除变量;若缺失率较低(小于95%)且重要性较低,则根据数据分布的情况用基本统计量填充(最大值、最小值、均值、中位数、众数)进行填充,这种方法被称为缺失值填充。对于缺失的数据,一般根据缺失率来决定“删”还是“补”。

     

      (2)离群点处理

     

      离群点(异常值)是数据分布的常态,处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。我们常用的方法是删除离群点。

     

      (3)不一致数据处理

     

      实际数据生产过程中,由于一些人为因素或者其他原因,记录的数据可能存在不一致的情况,需要对这些不一致数据在分析前进行清理。例如,数据输入时的错误可通过和原始记录对比进行更正,知识工程工具也可以用来检测违反规则的数据。

     

      2、数据集成

     

      随着大数据的出现,我们的数据源越来越多,数据分析任务多半涉及将多个数据源数据进行合并。数据集成是指将多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储,这些源可能包括多个数据库或数据文件。在数据集成的过程中,会遇到一些问题,比如表述不一致,数据冗余等,针对不同的问题,下面简单介绍一下该如何处理。

     

      (1)实体识别问题

     

      在匹配来自多个不同信息源的现实世界实体时,如果两个不同数据库中的不同字段名指向同一实体,数据分析者或计算机需要把两个字段名改为一致,避免模式集成时产生的错误。

     

      (2)冗余问题

     

      冗余是在数据集成中常见的一个问题,如果一个属性能由另一个或另一组属性“导出”,则此属性可能是冗余的。

     

      (3)数据值的冲突和处理

     

      不同数据源,在统一合并时,需要保持规范化,如果遇到有重复的,要去重。

     

      在实践中,我们得到的数据可能包含大量的缺失值、异常值等,这对数据分析是非常不利的。此时,我们需要对脏数据进行预处理,以获得标准、干净和连续的数据,这些数据可以用于数据分析、数据挖掘等。

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    数据预处理包括多种方法,诸如数据清理、数据集成、数据变换等。

    一、数据清理

    数据清理主要是处理缺失数据、噪声数据等。

    1 处理缺失值

    处理缺失值常用方法:

    • 删除数据:根据缺失情况,按行删除或者按列删除
    • 度量填补缺失值:可以根据数据属性,采用均值、中位数、众数等中心度量值来填补缺失数据
    • 预测填补缺失值:可以将缺失属性作为因变量,建立分类或回归模型,对缺失值进行建模填补

    2 噪声数据

    对于噪声数据主要通过光滑的操作,可以通过:

    • 分箱操作。其主要思想为每一个数据与它的“近邻”数据应该是相似的,因此将数据用其近邻(“箱”或“桶”)替代,这样既可以光滑有序数据值,还能在一定程度上保持数据的独有特点。
    • 回归处理。通过一个映像或函数拟合多个属性数据,从而达到光滑数据的效果。
    • 离群点分析。聚类可以将相似的值归为同一“簇”,因此主要使用聚类等技术来检测离群点。

    二、数据集成

    需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程。在实际应用中,数据集成解决 3类问题:实体识别、冗余和相关分析,以及数值冲突的检测与处理

    1 实体识别

    实体识别是指从不同数据源识别现实世界的实体,它的任务是统一不同源数据的矛盾之处。

    2 冗余和相关分析

    可以通过可视化、相关性分析等方法,来删除冗余数据

    3 数值冲突的检测与处理

    对于现实世界的同一实体,由于表达方式、尺度标准或编码的不同常导致元数据的巨大差异。因此要对数据进行尺度标准或编码的统一。

    三、数据变换

    常用的数据变换操作有:数据规范化、数据里散化、概念分层。

    1 数据规范化

    数据规范化的目的是将数据按比例缩放,使得属性之间的权值适合数据挖掘。
    常见的数据规范化方法包括:

    • 最小-最大规范化
    • z-score分数规范化
    • 小数定标规范化等。

    2 数据离散化

    数据离散化是将数值属性的原始值用区间标签或概念标签替换的过程,它可以将连续属性值离散化。

    3 概念分层

    概念分层的主要思想是将低层概念的集合映射到高层概念的集合。


    实际操作不一一细化了,相对来说大部分操作都是python学习过程中的基础练习。

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