Python实现简单的数据预处理方法
数据清洗大作战：Python带你轻松搞定脏数据
在开始任何数据分析或机器学习项目之前，我们首先要面对的往往是一堆“脏数据”。这些数据可能包含了错误、不一致或是格式混乱等问题。这就像是在烹饪前需要先清理食材一样，只有干净的数据才能做出美味的菜肴。幸好，有了Python和Pandas这样的利器，我们可以轻松地进行数据清洗。
首先，让我们加载一个示例数据集，并查看其状态：
import pandas as pd
# 假设有一个CSV文件 'data.csv'
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
这一步是了解你的数据的第一步。接下来，我们可以检查是否存在重复记录以及它们的基本统计信息。
# 查找并删除完全相同的行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 显示每列的非空值数量
print(df.info())
缺失值不再愁：用Pandas玩转数据填补技巧
就像一块拼图少了几个小块儿，缺失值让我们的数据看起来不完整。但是别担心，Pandas提供了多种方式来处理这些问题。对于数值型数据，常见的做法是填充平均数或者中位数；而对于分类变量，则可以考虑使用众数来填补。
这里以年龄字段为例，演示如何用平均值来填充：
# 计算年龄的平均值
mean_age = df['年龄'].mean()
# 用平均值填充缺失值
df['年龄'].fillna(mean_age, inplace=True)
当然，选择哪种方法取决于具体情况以及对数据的理解。
格式统一战：如何让杂乱无章的数据变得整齐划一
想象一下，如果一本书中的日期被随意书写，有的写成“2023-10-22”，有的则是“22/10/2023”，这样的书读起来是不是会让人头疼？同样的道理，在数据集中，确保所有日期字段都采用同一种格式是非常重要的。
假设我们有这样一个日期列，里面包含不同格式的日期字符串，现在我们要将其转换为标准的datetime对象。
# 转换日期格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], errors='coerce')
# 如果遇到无法解析的情况，errors='coerce'会让这些条目变为NaT（Not a Time）
通过这种方式，所有的日期都会按照统一的标准存储，便于后续分析。
异常值侦探：寻找并处理数据中的“不速之客”
在现实世界的数据集中，总会有那么一些不符合常规逻辑的数值出现，比如一个人的身高被记录成了5米高。这些异常值就像是潜伏在你数据中的小偷，如果不加以识别和处理，可能会严重影响到最终的结果。
一种检测异常值的方法是利用箱线图规则，即找出那些低于第一四分位数减去1.5倍四分位距或高于第三四分位数加上1.5倍四分位距的点。
Q1 = df['身高'].quantile(0.25)
Q3 = df['身高'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
# 定义异常值边界
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 将异常值替换为NaN或直接移除
df.loc[(df['身高'] < lower_bound) | (df['身高'] > upper_bound), '身高'] = np.nan
这样就有效地将潜在的问题点标记出来，方便进一步决定如何处理它们了。
特征工程初体验：从原始数据到机器学习友好型输入的转变
当拥有了干净整洁的数据之后，下一步就是思考如何把这些信息转化为能够被算法有效利用的形式。特征工程正是这一过程的核心环节，它涉及到创建新的特征、转换现有特征等多种操作。
举个例子，如果我们有一组关于房屋的信息，包括面积、卧室数量等，为了更好地预测房价，我们可以尝试构建一个新的特征——每个卧室平均面积。
df['平均每卧室面积'] = df['总面积'] / df['卧室数量']
此外，对于分类变量，常常需要将其转换为数值形式，例如使用独热编码（One-Hot Encoding）：
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['地区', '房型'])
通过这样的变换，原本难以直接用于模型训练的数据就被转化成了更适合机器学习算法的形式。
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那么，今天的分享就到这里了，希望你们喜欢。接下来的日子里，记得给自己一个大大的拥抱，因为你真的很棒！咱们下次见，愿你每天都有好心情，技术之路越走越宽广！
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