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  • 数据预处理的主要方法有哪些?每个方法的主要内容是什么?
    2021-12-27 23:10:10

    数据清理(Data Cleaninig):去掉数据中的噪声,纠正不一致。
    数据集成(Data Integration):将多个数据源合并成一致的数据存储,构成一个完整的数据集。
    数据转换(Data Transformation):将一种格式的数据转换为另一格式的数据(如规范化)。数据归约(Data Reduction):通过聚集、删除冗余属性或聚类等方法来压缩数据。

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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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    一、删除处理
    data.drop()
    默认参数axis=0,表示对行index进行操作,如需对columns进行操作需要更改默认参数为axis=1;默认参数inplace=False,表示该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe,如需直接在原数据上进行删除操作,需要更改默认参数为inplace=True,删除后数据无法恢复
    在这里插入图片描述
    data.dropna()
    DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
    官方文档为过滤缺失数据,how中any表示带缺失值的所有行,'all’指清除全是缺失值的行;thresh,int,保留含有int个非空值的行;subset对特定的列进行缺失值删除处理;axis、inplace与drop函数一致
    在这里插入图片描述
    二、填充数据
    fillna()函数
    fillna()会填充nan数据,返回填充后的结果。如果希望在原DataFrame中修改,则把inplace设置为True。dataframe.fillna() 对空值进行填充,一般就直接在括号里添加需要填充的数值
    在这里插入图片描述
    data.mean() 计算平均值(data[‘Age’].mean() 计算Age列的平均值)
    三、将分类变量转化为数值型变量
    1、astype
    type获取数据类型;dtype 数组元素的类型;astype 修改数据类型
    参考文章:https://www.cnblogs.com/fuhang/p/8045973.html
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2、先用unique获取列的值转化为list,再替换
    在这里插入图片描述
    unique用法:获取列值
    在这里插入图片描述
    tolist用法:将数组或矩阵转化为列表
    在这里插入图片描述
    apply()用法
    参考文章:https://blog.csdn.net/chenyulancn/article/details/40142797
    格式:apply(func,*args,**kwargs)
    用法:当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时,用来间接的调用这个函数,并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数
    解析:args是一个包含按照函数所需参数传递的位置参数的一个元组,是不是很拗口,意思就是,假如A函数的函数位置为 A(a=1,b=2),那么这个元组中就必须严格按照这个参数的位置顺序进行传递(a=3,b=4),而不能是(b=4,a=3)这样的顺序
    kwargs是一个包含关键字参数的字典,而其中args如果不传递,kwargs需要传递,则必须在args的位置留空
    返回值:即函数的返回值
    在这里插入图片描述
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      2.数据标准化处理,也比较简单,公式为(x-avg)/sigma, 其中avg为数据的均值,sigma为数据的标准差,处理完成后数据变为均值为0, 标准差为1的数据。
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空空如也

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常用的数据预处理方法有哪些