数据挖崛之数据处理

数据处理:

   在数据挖崛中，数据探索之后，我们就该数据处理了，数据处理分为4步:

   1.  数据清洗

   2.  数据集成

   3.  数据变换

    4. 数据规约

    数据处理之数据清洗：

        1. 主要是删除无关数据，重复数据。

       2.  处理异常缺失值

                        1.  删除

                        2. 不处理

                        3.  数据插补

今天主要是说说数据插补:

         1.  插入 平均值/中位值/众数

         2.  使用固定值插入

         3. 就近插入

         4. 回归放法

         5. 插值法：拉格朗日插值法

from scipy.interpolate impoer lagrange
def compute(s, k=5, n):
   s = s[list(range(n-k,n)) + list(range(n+1,n+k))]
   s = s[s.notnull()]
   return lagrange(y.index, list(s))(n)