动手学数据分析Task02

2023-11-01 23:31:46

数据清洗及特征处理

数据经常会有缺失值，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，本任务我们将学习缺失值、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观察数据与处理

2.1.1缺失值观察

#法一
df.info()

#方法二
df.isnull().sum()

可以看到Age、cabin、Embarked均有缺失值

2.1.2 任务二：对缺失值进行处理

#将NAN设置为0的三种方法
df[df['Age']==None]=0
df[df['Age'].isnull()] = 0 
df[df['Age'] == np.nan] = 0

None是None是一个NoneType类型

np.nan不是一个“空”对象，对某个值是否为空值进行判断，只能用np.isnan(i)函数。
np.nan非空对象，其类型为基本数据类型float。
np.nan()可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中，np.nan()多用于单个值的检验。

pd.isnull()可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中，pd.isnull()用于对一个DataFrame或Series（整体）的检验。

注：在本数据中，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)

函数名	描述
dropna	根据每个标签的值是否缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据来确定阈值
fillna	用某些值填充缺失的数据或使用插值的方法(‘ffill’,‘bfill’)

2.2重复观察与处理

2.2.1查看数据中的重复值

df[df.duplicated()]

2.2.2 对重复值进行处理

#对整个行有重复值的清理的方法举例：
df=df.drop_duplicates()

2.2.3 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

上述数据主要分为
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 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])
df.head(3)
#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()

2.3.2 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

#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()
#方法二: unique
df['Sex'].unique()
df['Sex'].nunique()

unique()是以数组形式（numpy.ndarray）返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）
nunique() 即返回的是唯一值的个数

#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["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)

2.3.3 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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