DataWhale-(动手学数据分析)-Task02(数据清洗及特征处理第1节)-202201

本文主要是介绍DataWhale-(动手学数据分析)-Task02(数据清洗及特征处理第1节)-202201,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

动手学数据分析

第二章:数据清洗及特征处理

import numpy as np
import pandas as pd
#加载数据train.csv
df = pd.read.csv('train.csv')
df.head(10)

数据清洗简述

我们拿到的数据通常是不干净的,所谓的不干净,就是数据中有缺失值,有一些异常点等,需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模,所以拿到数据的第一步是进行数据清洗,本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作,将数据清洗成可以分析或建模的样子。

2.1 缺失值观察与处理

我们拿到的数据经常会有很多缺失值,比如我们可以看到Cabin列存在NaN,那其他列还有没有缺失值,这些缺失值要怎么处理呢

2.1.1 任务一:缺失值观察

(1) 请查看每个特征缺失值个数
(2) 请查看Age, Cabin, Embarked列的数据
以上方式都有多种方式,所以建议大家学习的时候多多益善

#方法一
df.info()
#方法二
df.isnull().sum()
2.1.2 任务二:对缺失值进行处理

(1)处理缺失值一般有几种思路

(2) 请尝试对Age列的数据的缺失值进行处理

(3) 请尝试使用不同的方法直接对整张表的缺失值进行处理

df[df['Age']==None]=0
df[df['Age'].isnull()] = 0 
df[df['Age'] == np.nan] = 0
#删除有空缺值的数据
df.dropna().head(3)
#空缺值填充0
df.fillna(0).head(3)

2.2 重复值观察与处理

由于这样那样的原因,数据中会不会存在重复值呢,如果存在要怎样处理呢

2.2.1 任务一:请查看数据中的重复值
df[df.duplicated()]
2.2.2 任务二:对重复值进行处理

(1)重复值有哪些处理方式呢?

(2)处理我们数据的重复值

方法多多益善

df = df.drop_duplicates()
2.2.3 任务三:将前面清洗的数据保存为csv格式
df.to_csv('test_clear.csv')

2.3 特征观察与处理

我们对特征进行一下观察,可以把特征大概分为两大类:
数值型特征:Survived ,Pclass, Age ,SibSp, Parch, Fare,其中Survived, Pclass为离散型数值特征,Age,SibSp, Parch, Fare为连续型数值特征
文本型特征:Name, Sex, Cabin,Embarked, Ticket,其中Sex, Cabin, Embarked, Ticket为类别型文本特征。

数值型特征一般可以直接用于模型的训练,但有时候为了模型的稳定性及鲁棒性会对连续变量进行离散化。文本型特征往往需要转换成数值型特征才能用于建模分析。

2.3.1 任务一:对年龄进行分箱(离散化)处理

(1) 分箱操作是什么?

(2) 将连续变量Age平均分箱成5个年龄段,并分别用类别变量12345表示

(3) 将连续变量Age划分为(0,5] (5,15] (15,30] (30,50] (50,80]五个年龄段,并分别用类别变量12345表示

(4) 将连续变量Age按10% 30% 50% 70% 90%五个年龄段,并用分类变量12345表示

(5) 将上面的获得的数据分别进行保存,保存为csv格式

#将连续变量Age平均分箱成5个年龄段,并分别用类别变量12345表示
df['AgeBand'] = pd.cut(df['Age'], 5,labels = [1,2,3,4,5])
#将连续变量Age划分为(0,5] (5,15] (15,30] (30,50] (50,80]五个年龄段,并分别用类别变量12345表示
df['AgeBand'] = pd.cut(df['Age'],[0,5,15,30,50,80],labels = [1,2,3,4,5])
#将连续变量Age按10% 30% 50 70% 90%五个年龄段,并用分类变量12345表示
df['AgeBand'] = pd.qcut(df['Age'],[0,0.1,0.3,0.5,0.7,0.9],labels = [1,2,3,4,5])
2.3.2 任务二:对文本变量进行转换

(1) 查看文本变量名及种类
(2) 将文本变量Sex, Cabin ,Embarked用数值变量12345表示
(3) 将文本变量Sex, Cabin, Embarked用one-hot编码表示

方法多多益善

#查看类别文本变量名及种类#方法一: value_counts
df['Sex'].value_counts()
df['Cabin'].value_counts()
df['Embarked'].value_counts()
#方法二: unique
df['Sex'].unique()
df['Sex'].nunique()
#将类别文本转换为12345#方法一: replace
df['Sex_num'] = df['Sex'].replace(['male','female'],[1,2])
df.head()
#方法二: map
df['Sex_num'] = df['Sex'].map({'male': 1, 'female': 2})
df.head()
#方法三: 使用sklearn.preprocessing的LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for feat in ['Cabin', 'Ticket']:lbl = LabelEncoder()  label_dict = dict(zip(df[feat].unique(), range(df[feat].nunique())))df[feat + "_labelEncode"] = df[feat].map(label_dict)df[feat + "_labelEncode"] = lbl.fit_transform(df[feat].astype(str))
#将类别文本转换为one-hot编码#方法一: OneHotEncoder
for feat in ["Age", "Embarked"]:x = pd.get_dummies(df[feat], prefix=feat)df = pd.concat([df, x], axis=1)#df[feat] = pd.get_dummies(df[feat], prefix=feat)
2.3.3 任务三(附加):从纯文本Name特征里提取出Titles的特征(所谓的Titles就是Mr,Miss,Mrs等)
df['Title'] = df.Name.str.extract('([A-Za-z]+)\.', expand=False)
df.head()

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