对于缺失的数据：

我们对连续数值的特征做标准化（standardization）：设该特征在整个数据集上的均值为 μ ，标准差为 σ 。那么，我们可以将该特征的每个值先减去 μ 再除以 σ 得到标准化后的每个特征值。对于缺失的特征值，我们将其替换成该特征的均值。

numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std()))
# 标准化后，每个特征的均值变为0，所以可以直接用0来替换缺失值
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)

一个标签可能多种参数的情况：

接下来将离散数值转成指示特征。举个例子，假设特征MSZoning里面有两个不同的离散值RL和RM，那么这一步转换将去掉MSZoning特征，并新加两个特征MSZoning_RL和MSZoning_RM，其值为0或1。如果一个样本原来在MSZoning里的值为RL，那么有MSZoning_RL=1且MSZoning_RM=0。

# dummy_na=True将缺失值也当作合法的特征值并为其创建指示特征
all_features = pd.get_dummies(all_features, dummy_na=True)
all_features.shape

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