介绍一些常见的数据处理操作及代码实现

内容包括：
数据内存缩小
重复值处理
缺失值处理
异常值处理
标准化
特征二值化
多项式特征构建
类别特征编码

1.数据转存，缩小内存

def reduce_mem_usage(df):
    """ iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type to reduce memory usage. """
    start_mem = df.memory_usage().sum() 
    print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))
    for col in df.columns:
        col_type = df[col].dtype
        if col_type != object:
            c_min = df[col].min()
            c_max = df[col].max()
            if str(col_type)[:3] == 'int':
                if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int8)
                elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int16)
                elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int32)
                elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int64)  
            else:
                if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float16)
                elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float32)
                else:
                    df[col] = df[col].astype(np.float64)
        else:
            df[col] = df[col].astype('category')
    end_mem = df.memory_usage().sum() 
        print('Memory usage after optimization is: {:.2f} MB'.format(end_mem))
        print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))
        return df
 sample_feature = reduce_mem_usage(pd.read_csv('data_for_tree.csv'))
# 数据清洗常用操作
# 重复值处理
print('存在' if any(train_data.duplicated()) else '不存在', '重复观测值')
train_data.drop_duplicates()
#缺失值处理
print('存在' if any(train_data.isnull()) else '不存在', '缺失值')
train_data.dropna()  # 直接删除记录
train_data.fillna(method='ffill')  # 前向填充
train_data.fillna(method='bfill')  # 后向填充
train_data.fillna(value=2)  # 值填充
train_data.fillna(value={ 'sepal length (cm)':train_data['sepal length (cm)'].mean()})  # 统计值填充
train_data['Fare'] = train_data[['Fare']].fillna(train_data.groupby('Pclass').transform(np.mean))#使用其他特征groupby后的均值进行填充
# 缺失值插补
x = [[np.nan, '1', '3'], [np.nan, '3', '5']]
imputer = preprocessing.Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=1)
y = imputer.fit_transform(x)
# 异常值处理
data1 = train_data['sepal length (cm)']
# 标准差监测
xmean = data1.mean()
xstd = data1.std()
print('存在' if any(data1>xmean+2*xstd) else '不存在', '上限异常值')
print('存在' if any(data1<xmean-2*xstd) else '不存在', '下限异常值')
# 箱线图监测
q1 = data1.quantile(0.25)
q3 = data1.quantile(0.75)
up = q3+1.5*(q3-q1)
dw = q1-1.5*(q3-q1)
print('存在' if any(data1> up) else '不存在', '上限异常值')
print('存在' if any(data1< dw) else '不存在', '下限异常值')
data1[data1>up] = data1[data1<up].max()
data1[data1<dw] = data1[data1>dw].min()
标准化
# 0-1标准化
X_train_minmax = preprocessing.minmax_scale(train_data, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True)  # 直接用标准化函数
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()  # 也可以用标准化类，然后调用方法
X_train_minmax2 = min_max_scaler.fit_transform(train_data)
# z-score标准化
X_train_zs = preprocessing.scale(train_data, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True)  # 直接用标准化函数
zs_scaler = preprocessing.StandardScaler()  # 也可以用标准化类，然后调用方法
X_train_zs2 = zs_scaler.fit_transform(train_data)
# 归一化处理
X_train_norm = preprocessing.normalize(train_data, norm='l2', axis=1)  # 直接用标准化函数
normalizer = preprocessing.Normalizer()  # 也可以用标准化类，然后调用方法
X_train_norm2 = normalizer.fit_transform(train_data)
# 数据的缩放比例为绝对值最大值，并保留正负号，即在区间[-1, 1]内。
#唯一可用于稀疏数据scipy.sparse的标准化
X_train_ma = preprocessing.maxabs_scale(X, axis=0, copy=True)
# 通过 Interquartile Range(IQR) 标准化数据，即四分之一和四分之三分位点之间
X_train_rb = preprocessing.robust_scale(train_data, axis=0,
                                        with_centering=True, with_scaling=True, copy=True)
# 二值化
# 按照阈值threshold将数据转换成成0-1,小于等于threshold为 0
X_train_binary = preprocessing.binarize(train_data, threshold=0, copy=True)

特征二值化，
给定特征将特征转化为0/1

binarizer = sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold=1.1)
binarizer.transform(X)

多项式特征构建：

poly = sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(2)
poly.fit_transform(X)

在这里插入图片描述

对于类别特征需要进行编码
常见编码方式有LabelEncoder、OneHotEncoder，以及针对高数量类别特征编码— 均值编码

其中：LabelEncoder能够接收不规则的特征列，并将其转化为从到的整数值（假设一共有种不同的类别）；OneHotEncoder则能通过哑编码，制作出一个m*n的稀疏矩阵（假设数据一共有m行，具体的输出矩阵格式是否稀疏可以由sparse参数控制）
还有针对高数量类别特征编码— 均值编码

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
import numpy as np
import pandas as pd
le = LabelEncoder()
data_df['street_address'] = le.fit_transform(data_df['street_address'])
ohe = OneHotEncoder(n_values='auto', categorical_features='all',dtype=np.float64, sparse=True, handle_unknown='error')
one_hot_matrix = ohe.fit_transform(data_df['street_address'])

对于均值编码实现，可参考https://blog.csdn.net/juzexia/article/details/78581462

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参考：
https://blog.csdn.net/Trisyp/article/details/89371094
https://blog.csdn.net/RivenDong/article/details/100120333?depth\_1-utm\_source=distribute.pc\_relevant.none-task&utm\_source=distribute.pc\_relevant.none-task