动手学数据分析 Task02：数据清洗及特征处理

末蓝、 2022-11-29 13:26 133阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  动手学数据分析
 *   *  Task02：数据清洗及特征处理
     *   *  一、重点与思考

# 动手学数据分析 #

本次跟随Datawhale组织的动手学数据分析组队学习，对数据分析继续加强学习，希望能有所收获。Datawhale是一个很好的开源组织，会组织很多优质、开源的系列学习。

附上[本次组队学习的计划和教程资料][Link 1]，如果链接失效，可点击[这里][Link 2]前往Datawhale官网自行查找，即使没有当时加入组队学习，有兴趣的话从现在开始学习也不晚哦~

由于此次是需要有一些pandas基础，之前有做过pandas的脑图总结，有需要的同学可以点[这里][Link 3]前往获取。

现在学习喜欢用脑图的方式，知识点清晰明了，易于查找和复习，希望也可以帮助大家梳理知识脉络，同时欢迎补充。

## Task02：数据清洗及特征处理 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
链接：https://pan.baidu.com/s/1vgHMknIps9e0oiLfyUKG0Q  
提取码：d8cd

### 一、重点与思考 ###

筛选了一些比较重要的操作以及一些思考的回答：

**【思考1】dropna和fillna有哪些参数，分别如何使用呢?**

>  *  dropna:
> 
> 1.  axis\{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’\}, default 0：删除包含缺失值的行（列）
> 2.  how\{‘any’, ‘all’\}, default ‘any’：所有都是na才删除，还是只要有一个na就删除
> 3.  thresh int, optional ：删除到至少有多少na剩余
> 4.  subset array-like, optional：针对某几列删除删除缺失值
> 5.  inplace bool, default False：是否原地删除

>  *  fillna：
> 
> 1.  value scalar, dict, Series, or DataFrame：缺失值的填充值
> 2.  method\{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None\}, default None：填充方法，前两个根据后面一个有效值填充，‘pad’、‘ffill’根据前一个有效值填充。
> 3.  axis\{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’\}：延行（列）方向填充。
> 4.  inplace bool, default False：是否原地删除
> 5.  limit int, default None：如果指定了方法，则这是要向前/向后填充的连续NaN值的最大数目。换句话说，如果与超过这个数目的连续的Nans有一个差距，它将只会被部分填补。如果未指定方法，则这是将填充NAN的整个轴上的最大条目数。如果不是零，则必须大于0。
> 6.  downcast dict, default is None：填充缺失值后是否改变某列的Dtype，可以看下面示例。  
>     ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**分箱操作是什么？**

找到一篇写的比较清楚地blog，[点击这里][Link 4]。

**将文本变量Sex， Cabin ，Embarked用数值变量12345表示**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

**将文本变量Sex， Cabin， Embarked用one-hot编码表示**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 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)**

对正则还是不太熟悉。。。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

[Link 1]: https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
[Link 2]: https://github.com/datawhalechina
[Link 3]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/106932836
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221124/abb8109447444f31a4e833d4e104da21.png
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[Link 4]: https://blog.csdn.net/FRBeVrQbN4L/article/details/102927202?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.edu_weight
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