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  • Python数据预处理

    千次阅读 2021-03-06 07:03:36
    1.缺失值处理1.1缺失值查看在Python中直接调用info()方法就会返回每一列的缺失情况。 Python中缺失值一般用NaN表示,从用info()方法的结果来看,地区、销量跟销售额这三列是12个非null值,其他的都是13个非null值,...

    1.缺失值处理

    1.1缺失值查看

    在Python中直接调用info()方法就会返回每一列的缺失情况。

    0f33eb2068ff8c62c8d5de64903d1790.png

    003c69aff548e5adb0d8d193b043635e.png

    Python中缺失值一般用NaN表示,从用info()方法的结果来看,地区、销量跟销售额这三列是12个非null值,其他的都是13个非null值,说明这三列分别有一个缺失值。

    1.2 缺失值删除

    在Python中,我们利用的是dropna()方法,dropna()方法默认删除含有缺失值的行,也就是只要某一行有缺失值就将这一行删除。

    671882dd40cd09f11a8ef4dbd6f86b27.png

    275e1b5baea12696a5f233c25c762253.png

    如果想删除空白行,只要给dropna()方法传入一个参数how="all"即可,这样就只会删除全为空值的行。

    1.3 缺失值填充

    我们利用fillna()方法对数据表中的所有缺失值进行填充,在fillna()中输入要填充的值即可。

    3202ef4a4a5c0675290d538cc2e335b6.png

    在Python中,我们也可以按不同列填充,只要在fillna()方法的括号中指明列名即可。

    daa9e8736042e5279e933eb7f8d20340.png

    1.4 重复值处理

    在Python中,我们利用drop_duplicates()方法,该方法默认对所有值进行重复值判断,且默认保留第一个(行)值。

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    c862e0fcf1d675c4ccbedf97101d7f1b.png

    上面是针对所有字段进行的重复值判断,我们同样可以只针对某一列或某几列进行重复值删除的判断,只需在drop_duplicates()方法中指明要判断的列名即可。

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    还可以自定义删除重复项时保留哪个,默认保留第一个,也可以设置保留最后一个,或者全部不保留。通过传入参数keep进行设置,参数keep默认值是first,即保留第一个;也可以是last,保留最后一个;还可以是False,即把重复值全部删除。

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  • python数据预处理

    2020-11-27 21:47:21
    一、属性规约在进行数据预处理的过程中,如果数据的某一列都是一样的或者属性是一样的,那么这一列对我们的预测没有帮助,应该将这一列去掉,pandas中如果某一列属性值相同,但是此列中有缺失值(NaN),pandas会...

    一、属性规约

    在进行数据预处理的过程中,如果数据的某一列都是一样的或者属性是一样的,那么这一列对我们的预测没有帮助,应该将这一列去掉,pandas中如果某一列属性值相同,但是此列中有缺失值(NaN),pandas会默认其有两个属性,我们在进行此操作的过程中应该首先去掉缺失值,然后检查唯一性。代码如下;

    orig_columns = loans_2007.columns

    drop_columns = []

    for col in orig_columns:

    col_series = loans_2007[col].dropna().unique()

    if len(col_series) == 1:

    drop_columns.append(col)

    loans_2007 = loans_2007.drop(drop_columns, axis=1)

    二、缺失值

    用下面的代码进行缺失值查看数据中每一列的缺失值情况,对于缺失值比较多的列,可以直接删除,对于缺失值比较少的列可以删除其样本,或者填充其他值代替。

    null_counts = loans.isnull().sum()

    三、字符转化

    print(loans.dtypes.value_counts())

    object_columns_df = loans.select_dtypes(include=["object"]) #选择字符型的属性

    用上面的代码看每一列的属性,sklearn不能处理字符型的,只能接受数值型的。对于字符型的可以进行如下处理:

    mapping_dict = {

    "emp_length": {

    "10+ years": 10,

    "9 years": 9,

    "8 years": 8,

    "7 years": 7,

    "6 years": 6,

    "5 years": 5,

    "4 years": 4,

    "3 years": 3,

    "2 years": 2,

    "1 year": 1,

    "< 1 year": 0,

    "n/a": 0

    }

    }

    loans = loans.replace(mapping_dict)

    loans = loans.drop(["last_credit_pull_d", "earliest_cr_line", "addr_state", "title"], axis=1)

    loans["int_rate"] = loans["int_rate"].str.rstrip("%").astype("float")

    对于能枚举的可以做一个字典,然后对数据做一个replace,对于有“%”的列,可以直接去掉百分号就好了。

    四、样本不均衡问题

    1、数据增强

    2、加权重项

    (1)(lr = LogisticRegression(class_weight="balanced"))

    (2)自己设置,传到class_weight中如下:

    penalty = {

    0: 5,

    1: 1

    }

    lr = LogisticRegression(class_weight=penalty)

    3、多个模型融合

    原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaodongsuibi/p/9031139.html

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    数据预处理是进行数据分析的第一步,如何获取干净的数据是分析效果的前提。

    今天学习了几个数据预处理的入门级方法,做笔记啦!工具:python.sklearn

    1、行归一化/正则化Normalizer

    使每一行的平方和为1,常用于文本分类和聚类中

    z=pd.DataFrame({"a":[2.,1.,6.],"b":[3.,0,2.]})

    1 from sklearn.preprocessing importNormalizer2 Normalizer().fit_transform(z)3 #等价的sklearn函数调用三步

    4 a=Normalizer()#函数实例化

    5 a.fit(z)#模型拟合

    6 a.transform(z)#转换

    z

    归一化后为

    2、列归一化/标准化/无量纲化Standardscaler

    该方法要求数据近似为高斯分布,标准化后数据均值为0,方差为1

    1 from sklearn.preprocessing importStandardScaler2 StandardScaler().fit_transform(z)

    3、区间缩放/极差变化/无量纲化

    将数据映射到[0,1]区间,但新数据加入时,会影响最大/最小值,进而需重新定义,对设计距离度量的机器学习方法不适用

    #区间缩放/极差变换/无量纲化

    from sklearn.preprocessing importMinMaxScaler

    MinMaxScaler().fit_transform(z)

    4、特征二值化

    设定一个阈值,大于阈值的为1,小于等于阈值的为0,。可用于二元分类问题中目标向量的处理

    #特征二值化

    from sklearn.preprocessing importBinarizer

    Binarizer(threshold=1).fit_transform(z)#阈值设为1

    5、独热编码

    分类器常默认数据是连续的有序的,但很多特征是离散的。因此,将所有离散特征的不同取值作为单独一列,1表示离散特征为此列值,0表示离散特征不为此列值

    #独热编码

    z3=pd.DataFrame({"a":["男","女","男","女"],"b":["大一","大二","大三","大一"]})from sklearn.preprocessing importOneHotEncoder

    enc=OneHotEncoder(categories="auto")

    enc.fit(z3)

    ans=enc.transform([["男","大一"]]).toarray()#toarray()转化为可显示的数组形式

    OneHotEncoder(categories="auto").fit_transform(z3).toarray()

    上例,生成["女”,“男”,“大一”,“大三”,“大二”]为列名的4*5的矩阵,

    变为

    6、缺失值计算

    主要是对缺失值的填充

    1 z5=pd.DataFrame({"a":[1,5,np.nan],"b":[np.nan,3,5],"c":[1,2,3]})2 from sklearn.impute importSimpleImputer3 SimpleImputer().fit_transform(z5)#默认用均值代替缺失值

    4 SimpleImputer(strategy='constant').fit_transform(z5)#参数定义用0来代替缺失值

    7、以多项式构建特征

    a,b两个特征,则其2次多项式为1,a,b,a^2,b^2,ab

    #以多项式构建特征

    from sklearn.preprocessing importPolynomialFeatures

    p1=PolynomialFeatures(degree=2,include_bias=False,interaction_only=False)#产生特征的平方项和交叉项

    p2=p1.fit_transform(z)

    p2_df=pd.DataFrame(p2,columns=p1.get_feature_names())#为p2增加列名

    p2_df

    x0 x1 x0^2 x0 x1 x1^202.0 3.0 4.0 6.0 9.0

    1 1.0 0.0 1.0 0.0 0.0

    2 6.0 2.0 36.0 12.0 4.0

    figthing!

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  • 包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括:数据采集与存储,主要涉及数据结构类型和...

    本书结合作者的项目经验,从实际工程需求出发,循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例,全书分为三部分,核心内容概要如下:

    *部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。

    第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括:

    数据采集与存储,主要涉及数据结构类型和采集方式,着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。

    高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。

    中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。

    特征向量化处理,涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。

    基于Gensim的文本特征向量化,涉及构建语料词典、词频统计、词频-逆词频计算、主题模型和特征降维等。

    主成分分析PCA降维技术的原理和实际案例。

    Matplotlib数据可视化分析案例。

    第三部分 数据预处理的实际应用。主要介绍竞赛神器XGBoost的算法原理、应用、优化调参以及数据预处理在文本分类中的实际应用。

    展开全文
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    千次阅读 2018-10-27 22:13:16
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空空如也

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