二、数据预处理及可视化(第二天)

–real python

• 小建议在最后

文章目录

• 二、数据预处理及可视化(第二天)
• • 来源
  • 1 数据预处理及特征工程
  • • 1.1 缺失数据统计与处理
    • • 1.1 任务一：缺失值统计
      • 1.2 任务二：对缺失值进行处理
    • 1.2 重复值统计及处理
    • • 1.2.1 重复值统计
      • 1.2.2 重复值处理
    • 1.3 特征工程
    • • 1.3.1 数据分桶
      • 1.3.2 标签编码和独热编码
  • 2 数据重构
  • • 2.1 数据合并
    • • 2.1.1 横向合并
      • 2.1.2 纵向合并
    • 2.2 数据分组
  • 小建议

来源

• 文章内容来源于Datewhale的hands-on-data-analysis项目
• 地址:https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
• 作者:金娟娟，陈安东，杨佳达，老表，李玲，张文涛，高立业

---

• 笔记目的: 借助五一复习一下pandas

1 数据预处理及特征工程

1.1 缺失数据统计与处理

1.1 任务一：缺失值统计

(1) 请查看每个特征缺失值个数

• 可用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失, mean查看比例, sum查看数量

df.isnull().sum()

df.isnull().mean()

(2) 请查看Age， Cabin， Embarked列的数据

#写入代码
df[['Age','Cabin','Embarked']].head(3)

---

1.2 任务二：对缺失值进行处理

• 处理方式: 删除dropna和填充fillall

• deopha主要参数为轴方向 axis （默认为0，即删除行）、删除方式 how 、删除的非缺失值个数阈值 thresh （ 非缺失值 没有达到这个数量的相应维度会被删除）、备选的删除子集 subset ，其中 how 主要有 any 和 all 两种参数可以选择。

• fillna 中有三个参数是常用的： value, method, limit 。其中， value 为填充值，可以是标量，也可以是索引到元素的字典映射； method 为填充方法，有用前面的元素填充 ffill 和用后面的元素填充 bfill 两种类型， limit 参数表示连续缺失值的最大填充次数。

df1 = df.dropna().head()
df1.reset_index(inplace=True)
df1

#0填充
df.fillna(0).head()

---

1.2 重复值统计及处理

1.2.1 重复值统计

• duplicated()显示各行是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复行显示为TRUE；

df[df.duplicated()]

1.2.2 重复值处理

• drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame

df.drop_duplicates().head()

—

1.3 特征工程

1.3.1 数据分桶

• 数据分桶是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响

为什么要进行数据分桶？

1. 离散后稀疏向量内积乘法运算速度更快，计算结果也方便存储，容易扩展；
2. 离散后的特征对异常值更具鲁棒性，如 age>30 为 1 否则为 0，对于年龄为 200 的也不会对模型造成很大的干扰；
3. LR 属于广义线性模型，表达能力有限，经过离散化后，每个变量有单独的权重，这相当于引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合；
4. 离散后特征可以进行特征交叉，提升表达能力，由 M+N 个变量编程 M*N 个变量，进一步引入非线形，提升了表达能力；
5. 特征离散后模型更稳定，如用户年龄区间，不会因为用户年龄长了一岁就变化；
6. 可以将缺失作为独立的一类带入模型；
7. 将所有的变量变换到相似的尺度上。

• 分桶方法分为无监督分桶和有监督分桶。
  （1）常用的无监督分桶方法有等频分桶、等距分桶和聚类分桶。
  （2） 有监督分桶主要有best-ks分桶和卡方分桶。
• pd.cut( x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', )

#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()

#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 = pd.read_csv('train.csv')
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()

1.3.2 标签编码和独热编码

• 标签编码将文本变量Sex， Cabin ，Embarked用数值变量12345表示

df = pd.read_csv('test_clear.csv')
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for feat in ['Cabin', 'Ticket','Sex']:
    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()

• 其他方法:

#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()

---

• 独热编码将文本变量Sex， Cabin， Embarked用one-hot编码表示

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 数据重构

2.1 数据合并

• 已知有 text-left-up.csv, text-right-up.csv, text-left-down, text-right-down四张表

• concat 中，最常用的有三个参数，它们是 axis, join, keys ，分别表示拼接方向，连接形式，以及在新表中指示来自于哪一张旧表的名字.

• join 函数除了必须的 on 和 how 之外，可以对重复的列指定左右后缀 lsuffix 和 rsuffix 。其中，on 参数指索引名，单层索引时省略参数表示按照当前索引连接。

• merge主要就是on和how ; left_on 左侧DataFarme中用作连接键的列
  right_on 右侧DataFarme中用作连接键的列

2.1.1 横向合并

• concat利用 axis=1

result_up = pd.concat([text_left_up,text_right_up],axis=1)
result_down = pd.concat([text_left_down,text_right_down],axis=1)

• join

resul_up = text_left_up.join(text_right_up)
result_down = text_left_down.join(text_right_down)

• merge

result_up = pd.merge(text_left_up,text_right_up,
             left_index=True,right_index=True)
result_down = pd.merge(text_left_down,text_right_down,
              left_index=True,right_index=True)

2.1.2 纵向合并

• concat

result = pd.concat([result_up,result_down])

• append

result = result_up.append(result_down)

2.2 数据分组

• df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

• 1.计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价

text = pd.read_csv('result.csv')
text.head()
text.groupby('Sex')['Fare'].mean()

---

• 2. 统计泰坦尼克号中男女的存活人数

text.groupby('Sex')['Survived'].sum()

3.计算客舱不同等级的存活人数

text.groupby('Pclass')['Survived'].sum()

• agg()函数复现2和3

text.groupby(['Sex','Pclass'])['Survived'].agg({'Sex': [('sum_sex','sum')], 'Pclass': [('sum_pclass','sum')]})

小建议

1. 第一节 2.3.1 任务一
   
2. 第二节 2.5.1

3. 第二节2.5.1

4. 第三节 2.4.4

标签：20210502,分桶,df,text,down,可视化,pd,feat,预处理
来源： https://blog.csdn.net/yuliuchenyin/article/details/116348722