hands-on-data-analysis-数据清洗及特征处理

2 第二章：数据清洗及特征处理

开始之前，导入numpy、pandas包和数据

#加载所需的库
import numpy as np
import pandas as pd

#加载数据train.csv
df = pd.read_csv('train.csv')
df.head(3)

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()

df[['Age','Cabin','Embarked']].head(3)

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

以下是举例：

df[df['Age']==None]=0
df.head(3)

df[df['Age'].isnull()] = 0 # 还好
df.head(3)

df[df['Age'] == np.nan] = 0
df.head()

【思考】检索空缺值用np.nan要比用None好，这是为什么？

【回答】数值列读取数据后，空缺值的数据类型为float64所以用None一般索引不到，比较的时候最好用np.nan

df.dropna().head(3)

df.fillna(0).head(3)

【思考】dropna和fillna有哪些参数，分别如何使用呢?

【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html

【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html

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

以下是对整个行有缺失值的清理的方法举例：

df.drop_duplicates().head()

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'])
df.head()

df.to_csv('test_ave.csv')

#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'])
df.head(3)

df.to_csv('test_cut.csv')

#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'])
df.head()

df.to_csv('test_pr.csv')

【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.cut.html

【参考】https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.qcut.html

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))df.head()

#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["Age"] // 6)
# x = pd.get_dummies(pd.cut(df['Age'],5))x = pd.get_dummies(df[feat], prefix=feat)df = pd.concat([df, x], axis=1)#df[feat] = pd.get_dummies(df[feat], prefix=feat)df.head()

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()

# 保存上面的为最终结论
df.to_csv('test_fin.csv')