数据清洗

1、重复观测处理

2、缺失值处理

删除法

替换法

插补法

3、异常值处理

删减特征

1. 去除唯一属性

数据查看

特征缩放

一、为什么要特征数据缩放？

二、特征缩放常用的方法

1、归一化(Normalization)

2、标准化(Standardization)

相同点及其联系

数据清洗

在数据处理过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有完整性和一致性、数据中是否存在异常值等。

1、重复观测处理

import pandas as pd
import numpy as npdata=pd.DataFrame([[8.3,6],[9.3,4],[6,8],[3,1],[3,1]])
# 重复观测的检测
print('数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated()))

# 删除重复项
data.drop_duplicates(inplace = True)
# 重复观测的检测
print('数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated()))
print(data)

2、缺失值处理

一般而言，当遇到缺失值（Python中用NaN表示）时，可以采用三种方法处置，分别是删除法、替换法和插补法。

删除法

import pandas as pd
import numpy as npdata=pd.DataFrame([[8.3,6,],[9.3,4,],[6,8,8],[5,6],[3,1,8]],columns=('a','b','c'))
# 缺失观测的检测
print('数据集中是否存在缺失值：\n',any(data.isnull()))
print(data)# 删除法之变量删除
data.drop(["c"],axis =1 ,inplace=True)
print(data)

# 删除法之记录删除
data=data.dropna(axis=0,how='any')

解析：

1、删除全为空值的行或列

data=data.dropna(axis=0,how='all') #行

data=data.dropna(axis=1,how='all') #列

2、删除含有空值的行或列

data=data.dropna(axis=0,how='any') #行

data=data.dropna(axis=1,how='any') #列

函数具体解释：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
函数作用：删除含有空值的行或列

axis：维度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0

how："all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列

thresh：一行或一列中至少出现了thresh个才删除。

subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列）

inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。

替换法

# 替换法之前向替换
#data.fillna(method = 'ffill')
# 替换法之后向替换
#data.fillna(method = 'bfill')
#替换法之补平均数
#data['c']=data['c'].fillna(data['c'].mean())
#替换法之补众数
#data['c']=data['c'].fillna(data['c'].mode())
#替换法之补中位数
data['c']=data['c'].fillna(data['c'].median())
print(data)

插补法

插值法是利用已知点建立合适的插值函数，未知值由对应点xi求出的函数值f(xi)近似代替

三、(数据分析)-数据清洗----缺失值处理__23__的博客-CSDN博客

3、异常值处理

4、特征编码处理

5、特征创建

删减特征

1. 去除唯一属性

唯一属性通常是一些id属性，这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以简单地删除这些属性即可。

数据查看

查看行列： data.shape
查看数据详细信息： data.info()，可以查看是否有缺失值
查看数据的描述统计分析： data.describe()，可以查看到异常数据
获取前/后10行数据： data.head(10)、data.tail(10)
查看列标签： data.columns.tolist()
查看行索引： data.index
查看数据类型： data.dtypes
查看数据维度： data.ndim
查看除index外的值： data.values，会以二维ndarray的形式返回DataFrame的数据
查看数据分布（直方图）： seaborn.distplot(data[列名].dropna())

特征缩放

一、为什么要特征数据缩放？

有特征的取值范围变化大，影响到其他的特征取值范围较小的，那么，根据欧氏距离公式，整个距离将被取值范围较大的那个特征所主导。

为避免发生这种情况，一般对各个特征进行缩放，比如都缩放到[0,1]，以便每个特征属性对距离有大致相同的贡献。

作用：确保这些特征都处在一个相近的范围。

优点：1、这能帮助梯度下降算法更快地收敛，2、提高模型精

直接求解的缺点：
1、当x1 特征对应权重会比x2 对应的权重小很多，降低模型可解释性
2、梯度下降时，最终解被某个特征所主导，会影响模型精度与收敛速度
3、正则化时会不平等看待特征的重要程度（尚未标准化就进行L1/L2正则化是错误的）

哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?

概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF。而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。

二、特征缩放常用的方法

1、归一化(Normalization)

数值的归一，丢失数据的分布信息，对数据之间的距离没有得到较好的保留，但保留了权重。
1.小数据/固定数据的使用；2.不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正态分布的时候；3.进行多指标综合评价的时候。

将数值规约到(0,1)或(-1,1)区间。

一个特征X的范围[min，max]

import pandas as pd
import numpy as npdata=pd.DataFrame([[8.3,6],[9.3,4],[6,8],[3,1]])
print(data)data[0]=(data[0]-data[0].min())/(data[0].max()-data[0].min())
data[1]=(data[1]-data[1].min())/(data[1].max()-data[1].min())
print(data)

结果：

2、标准化(Standardization)

数据分布的归一，较好的保留了数据之间的分布，也即保留了样本之间的距离，但丢失了权值
1.在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性；2.有较好的鲁棒性，有产出取值范围的离散数据或对最大值最小值未知的情况下。

将数据变换为均值为0，标准差为1的分布切记，并非一定是正态的。

其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。

先求均值（mean）

再求方差（std）

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdata=np.array([[2,2,3],[1,2,5]])
print(data)
print()scaler=StandardScaler()
# fit函数就是要计算这两个值
scaler.fit(data)
# 查看均值和方差
print(scaler.mean_)
print(scaler.var_)
# transform函数则是利用这两个值来标准化（转换）
X=scaler.transform(data)
print()
print(X)

结果：

大家可以用以上公式进行验证一下

这两组数据的均值是否为0，方差（σ2）是否为1

相同点及其联系

归一化广义上是包含标准化的，以上主要是从狭义上区分两者。本质上都是进行特征提取，方便最终数据的比较。都是为了缩小范围，便于后续的数据处理。
加快梯度下降，损失函数收敛；提升模型精度；防止梯度爆炸(消除因为输入差距过大而带来的输出差距过大，进而在反向传播的过程当中导致梯度过大，从而形成梯度爆炸)

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