数据预处理清洗方法总结（一）

最新推荐文章于 2025-04-08 09:04:02 发布
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分类专栏： data science
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本文以house price数据为例，总结数据预处理中的关键步骤，包括查看数据分布、价格平滑处理、数据类型转换、One-Hot编码、缺失值填充和数值标准化，以提升模型学习效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

以house price为例


1. Train_df.head(n)

通过查看表格头部几行元素来观察数据的大致组成。


2. prices = pd.DataFrame({“price”:train_df[“SalePrice”],”log(price+1)”:np.log1p(train_df[“SalePrice”])})

Prices.hist()


price即数据的label本身不是平滑的，通常为了分类器学习的准确性，会首先把label“平滑化”，即呈现正态分布。在这里通常使用log1p，即log(x+1)，避免了负值的问题。

最后也要把预测的平滑数据给变

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数据清洗及预处理方法
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<think>嗯，用户让我介绍一下数据清洗及预处理方法。首先，我需要明确数据清洗和预处理的目的，就是提高数据质量，为后续分析或建模打下基础。然后，得考虑用户可能的背景，可能是刚开始接触数据科学的学生或者转行者，也可能是业务中需要处理数据的非技术人员。他们可能需要基础概念和实用步骤，而不是太深的理论。 接下来，我应该分步骤讲解，这样结构更清晰。数据清洗和预处理通常包括处理缺失值、异常值、重复数据，还有数据转换、标准化、特征工程等等。每个步骤需要解释清楚方法，并举例子帮助理解。 比如处理缺失值，常见的方法有删除、填充，得说明什么时候用哪种方法。比如数据量大的时候可以删除缺失样本，而数据珍贵时用均值或中位数填充。可能用户会关心具体技术实现，比如用Pandas的dropna或fillna，但用户的问题可能更偏向方法论，所以暂时不需要深入代码。 异常值处理部分，得提到Z-score、IQR方法，这些是统计学常用方法。需要解释这些方法的基本原理，比如Z-score超过3视为异常，或者IQR的1.5倍范围。同时，可能用户需要知道如何处理这些异常值，是删除还是调整，这时候要说明根据实际情况决定。 重复数据处理相对简单，但要强调检查重复的原因，是数据录入错误还是真实的重复，避免误删。数据转换部分，可能需要分类变量编码，比如独热编码和标签编码的区别，以及何时使用哪种方法。还有标准化和归一化的不同，比如在用到距离计算的算法时，标准化很重要。 特征工程部分可能比较复杂，但作为介绍，可以提到特征组合、分解时间戳等常见操作。最后要总结流程，强调顺序和迭代性，可能还要提到数据划分的重要性，避免数据泄露。 需要确保用中文表达清晰，术语准确但不过于晦涩。检查是否有遗漏的步骤，比如数据分箱或者处理文本数据，但作为基础介绍，可能暂时不需要深入。同时，用户可能想知道工具或库的推荐，比如Pandas、Scikit-learn，但根据问题描述，可能不需要具体代码，但可以简要提及。 另外，注意用户提供的系统级指令，数学公式要用$...$或$$...$$格式，比如标准化公式用$$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$$，这样正确展示。还要检查LaTeX语法是否正确，避免错误。 最后，结构要分点，每个步骤有小标题，便于阅读。确保每个方法都有实际应用的例子，比如电商数据中的年龄异常值，销售数据中的重复订单，这样用户更容易理解。可能还需要提醒注意事项，比如处理缺失值前先分析原因，或者特征工程需要领域知识，避免盲目操作。 总结来说，回答需要涵盖主要的数据清洗和预处理步骤，每个步骤的方法和实例，结构清晰，语言简洁，符合中文表达习惯，同时遵循格式要求，正确使用LaTeX公式。</think>### 数据清洗及预处理方法分步解析 数据清洗与预处理是数据分析/建模的基础环节，目的是提升数据质量、消除噪声、增强数据一致性。以下是核心步骤及方法： --- #### 一、处理缺失值 1. **识别缺失值** 使用工具（如Pandas的`isnull()`）检测缺失值占比，例如： $$ \text{缺失率} = \frac{\text{缺失值数量}}{\text{总样本数}} \times 100\% $$ 2. **处理方法** - **直接删除**：缺失率过高（如>70%）或样本充足时，用`dropna()`删除行/列。 - **填充缺失**： - 数值型：均值、中位数（如`fillna(mean)`） - 类别型：众数或“Unknown”标签 - 时序数据：前后插值法（如`ffill()`或`bfill()`） --- #### 二、处理异常值 1. **检测方法** - **Z-score法**：超出$|z| > 3$为异常 $$ z = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ - **IQR法**：超出$[Q1 - 1.5IQR, Q3 + 1.5IQR]$为异常 $$ IQR = Q3 - Q1 $$ 2. **处理策略** - 删除异常样本（如传感器错误数据） - 截断处理（如将异常值设为阈值边界值） - 保留并标记（需结合业务逻辑判断） --- #### 三、处理重复数据 1. **识别重复项** 使用`duplicated()`检查完全重复的行（如电商订单重复提交）。 2. **处理方式** - 删除重复：`drop_duplicates()` - 保留最新记录（需按时间戳排序后处理） --- #### 四、数据转换 1. **标准化/归一化** - **标准化（Z-score）**： $$ x_{\text{scaled}} = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ 适用于数据服从正态分布的场景（如线性回归）。 - **归一化（Min-Max）**： $$ x_{\text{norm}} = \frac{x - x_{\min}}{x_{\max} - x_{\min}} $$ 适用于需要限定范围的情况（如神经网络输入）。 2. **分类变量编码** - **独热编码（One-Hot）**：无序类别（如颜色：红/蓝/绿） - **标签编码（Label Encoding）**：有序类别（如学历：本科/硕士/博士） --- #### 五、特征工程 1. **特征构造** - 组合特征：如电商数据中“客单价=总消费/订单数” - 时间特征：从日期中提取“星期几”“是否节假日” - 文本特征：TF-IDF提取关键词（需配合NLP工具） 2. **特征降维** - **PCA（主成分分析）**： $$ \text{协方差矩阵} \rightarrow \text{特征值分解} \rightarrow \text{选择主成分} $$ - **LDA（线性判别分析）**：适用于有监督分类任务 --- #### 六、数据分箱（Binning） - **等宽分箱**：按固定区间划分（如年龄分0-20, 20-40） - **等频分箱**：按样本分布均匀划分 - **聚类分箱**：基于数据分布自适应划分 --- ### 注意事项 1. **流程顺序**：建议按`缺失值→重复值→异常值→转换/工程`逐步处理。 2. **数据划分**：预处理前先划分训练集/测试集，避免信息泄露。 3. **可复现性**：记录所有处理步骤（如保存填充的均值、分箱边界值）。 ### 实例说明 假设处理电商数据： - **缺失值**：用户年龄缺失，用中位数填充 - **异常值**：订单金额>10万元视为异常，替换为阈值 - **特征工程**：构造“最近30天购买频率”特征 通过系统化清洗与预处理，可显著提升后续模型的鲁棒性和准确性。
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