导语

在机器学习深度学习项目中，视频，图片，文本，语音，结构化数据

本文基于大量kaggle结构化数据的项目，总结一些，在做机器学习模型时，遇到结构化数据时，如何观察数据情况，如何处理数据，如何对数据进行分析的正确流程和细节

目的是：掌握在数据训练模型之前，给模型一个最好的数据。

我们所面临的数据

在status上数据被定义为面板数据（Panel data），其中面板数据，也分成时间序列数据（Time series data）和截面数据（Cross-sectional data）

x轴为时间，y轴为columns（特征），z轴对应每一行的数据

实际上数据就成为了一个三维的数据透视表，但在实际机器学习数据处理中，我们用到的都是二维的数据，截面数据（Cross-sectional data）。

1.读取数据

实例数据处理，使用kaggle的Titanic数据集进行操作。
dataset

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

2.审视数据

2.1 整体

data.head()：查看数据集前5行

data.tail()：查看数据集倒数5行

data.shape：查看数据集维度

data.dtypes：查看数据集数据类型

data.info()：查看数据集基本信息

data.columns：查看数据集列名

data.describe()：查看数据集的统计信息

data.isna().sum()：查看数据集每一列有无空值

我们只需要用data.info()，data.head()，data.describe()，data.isna().sum()就行，
我们数据 无非就是，int float类（数字）和object类的 （字符、时间）

审视数据的核心目的是：观察各数据字段的数据类型，分清楚连续型数据、分类型数据和时间型数据，看下数据有无缺失的部分。

2.2 局部（单行、列，多行、列）

data.Age、data[‘Age’]：筛选指定列

data.Age.unique()：查看列去重下的唯一值

data[‘Age’].value_counts(dropna =False)：查看列各值的个数，True为包含，值为空的，False为不包含

data.iloc[4]、data.iloc[0:4]：筛选指定行

data.iloc[:,0:4]、data.iloc[[0,2,4].[3,4]]：筛选指定行，指定列，逗号前是行，后是列

data.sort_values(by=[‘Age’,ascending=True])：按照某一列的值从小到大排序。True为为从小到大，False为从大到小

通过词云，观察字符类的数据的计数：

from wordcloud import WordCloud
cloud = WordCloud(width=1440,height=1080).generate(" ".join(data.Name.astype(str)))
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.imshow(cloud)
plt.axis('off')

3.数据类型，字段更改

3.1 字符类（object）处理

在机器学习的特征选择的时候，往往有一些离散的特征不好计算，我们需要用些数值来替换这些字符串。

例如这里的数据集中的Sex，只有二种离散特征 male、female

data.loc[data[‘Sex’]==‘male’,‘Sex’]=0：用指定数值替换来指定字符，
比如，将性别中male替换为0，female替换为1。

注意dtype还是原来的object，如果有需要，就需要转换类型。

data[‘Cabin’]=data[‘Cabin’].str.extract(’(\d+)’)：提取指定列字符串中的数值，这里就涉及很多正则表达式了，提取不同的结果。

data[‘Ticket’]=data[‘Ticket’].str.split(’/’,expand=True)[0]：根据不同字符来分割一列数据，选择前面还是后面的数据，这里的字符是‘/’

data[‘Ticket’]=data[‘Ticket’].str.replace(’.’,’’)：替换某一字符

3.2 时间数据（datetime）处理

有时候也会需要时间类的数据如何处理，时间类的数据类型也是object

data[‘date’]=pd.date_range(‘2022-01-01’,‘2023-01-01’,freq=‘M’)：生成一定时间范围的数据

data[‘date’]=pd.to_datetime(data[‘date’],format=’%Y%m’)：设置时间数据为指定的format格式

3.3 数据类型（float，int）处理

data[‘Age’]=data[‘Age’].astype(np.int64)：更改数据类型

3.4 分类数据（category）处理

data=pd.get_dummies(data)：

3.5 colums，index改变

data.rename(columns={‘Fare’:‘Price’,‘Sex’:‘Gender’})： 选择性更改列名

涉及索引变化的我们用下面这个数据来举例；

data.set_index(data[‘column’]).sort_index() ： 将某个字段设为索引，可接受列表参数，即设置多个索引，并按索引大小排序

data.reset_index(drop=True) ：还原索引，并将索引新设置为0,1,2…

4.缺失值处理

4.1 查看缺失值情况

缺失查看有二种，一种是isna，isnull 都可以的
data.isna().sum()
data.isna().sum().sum()
data[‘Age’].isnull().value_counts()

4.2 删除缺失值

针对离散类分类数据，通常是填充不了的，只能删除，只有连续类数值数据，适合填充

data.dropna(how = ‘all’)：传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行
data.dropna(axis = 1)：丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）
data.dropna(axis=1,how=“all”)：丢弃全为缺失值的那些列
data.dropna(axis=0,subset = [“Age”, “Sex”])：丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行

4.3 填充缺失值 - 简单填充

像属性类的数据，年龄，身高这些数据，只能简单填充。

df.fillna(0)：单独的值来填充缺失值，例如0
df.fillna(method=‘bfill’,axis=‘columns’)：使用缺失值后面的有效值来从后往前填充，对于DataFrame来说，需要指定axis，未指定情况下按照rows方向填充
df.fillna(method=‘ffill’,axis=‘rows’)：使用缺失值前面的有效值来从前往后填充，对于DataFrame来说，需要指定axis
mode=data.column.mode()
data[‘column’].fillna(value=mode[0],inplace=True)：使用列均值或者中位数填充

4.4 填充缺失值 - 随机森林回归填充

像连续类数据，是可以由于其他特征数据影响产生的数据，比如天气质量指数，是由于其他特征降雨量，二氧化碳值共同影响的，就可以使用算法来填充。

随机森林回归原理:

任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续型标签y的过程，之所以能够实现这个过程，是因为回归算法认为，特征矩阵和标签之前存在着某种联系。实际上，标签和特征是可以相互转换的。

python实例

df=pd.DataFrame({'height':[1.56,1.52,1.78,1.67,1.90,1.84],'age':[23,20,16,18,45,24],'weight':[120,150,105,90,169,110],"BMI":[3.9,4.0,4.4,np.nan,np.nan,np.nan]})

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressordf_x=df.drop(['BMI'],axis=1)
df_y=df.loc[:,'BMI']y_train=df_y[df_y.notnull()]
y_test=df_y[df_y.isnull()]
x_train=df_x.iloc[y_train.index]
x_test=df_x.iloc[y_test.index]rfc=RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rfc=rfc.fit(x_train,y_train)
y_predict=rfc.predict(x_test)df_y[df_y.isnull()]=y_predict
df

5.重复值

data[data.duplicated(subset=[“columns”], keep=‘first’)]：查找指定列存在的重复数据
data.drop_duplicates(subset=[“columns”], keep=‘first’, inplace=False)：删除指定列重复的数据

6.异常值

通常我们面对的异常值都是连续性数据或者离散性数据，因此在处理异常值，可以先通过画图来大致观察一下，是否存在异常值。

1.处理只有两个连续变量的联合分布，可以通过关系图来展示，比如：1.散点图，2.线图

散点图 - 离散性数据

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="darkgrid")
tips=sns.load_dataset("tips")
tips

ax = sns.scatterplot(x="total_bill",y='tip',data=tips)

像有红色这样的点，就能够从肉眼明显发现异常值。
线图 - 连续性数据

fmri = sns.load_dataset('fmri')
ax = sns.lineplot(x='timepoint',y='signal',data=fmri)

像出现红色线这样，突然峰值的点，就能够从肉眼明显发现异常值。

2.处理多维的可以通过画箱线图来观察

ax = sns.boxplot(x='tip',data=tips,whis=np.inf)
ax = sns.swarmplot(x='tip',data=tips,color='c')

6.1 业务的异常值

这个根据业务要求选择一些异常值

6.2 异常检测算法

还有一种处理时间序列异常值的算法，可以利用Prophet库的算法实现.

7.根据业务需求，选择一些数据

data.query(‘Age >20 and Age < 40 and Price >10’)：多条件选择数据

d.query(‘lnum<mnum’)：也可以多列比较筛选

8.数据抽样

其实我们在训练模型的过程，都会经常进行数据采样，为了就是让我们的模型可以更好的去学习数据的特征，从而让效果更佳。但这是比较浅层的理解，更本质上，数据采样就是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布从而模拟一个随机事件。另一说法就是用少量的样本点去近似一个总体分布，并刻画总体分布中的不确定性。

因为我们在现实生活中，大多数数据都是庞大的，所以总体分布可能就包含了无数多的样本点，模型是无法对这些海量的数据进行直接建模的（至少目前而言），而且从效率上也不推荐。

因此，我们一般会从总体样本中抽取出一个子集来近似总体分布，这个子集被称为“训练集”，然后模型训练的目的就是最小化训练集上的损失函数，训练完成后，需要另一个数据集来评估模型，也被称为“测试集”。

采样的一些高级用法，比如对样本进行多次重采样，来估计统计量的偏差与方法，也可以对目标信息保留不变的情况下，不断改变样本的分布来适应模型训练与学习（经典的应用如解决样本不均衡的问题）。

9.数据转化

9.1 归一化

data['Norm_Age']=data.Age.transform(lambda x : (x-x.min())/(x.max()-x.min()))或from sklearn import preprocessing
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
data['Norm_Age']=min_max_scaler.fit_transform(data.Age)

9.2 标准化

data['Z_Age']=data.Age.transform(lambda x : (x-x.mean())/x.std())或from sklearn import preprocessing
Z_scaler = preprocessing.StandardScaler()
data['Z_Age']=Z_scaler.fit_transform(data.Age)

9.3 正则化

from sklearn import preprocessing
normlizer = preprocessing.Normalizer(copy=True,norm='l2')
data['norm_Age']=normalizer.fit_transform(data.Age)

9.4 LabelEncoder

LabelEncoder 将一列文本数据转化成数值

import pandas as pd
ds=pd.DataFrame({'color':['red','blue','red','yellow']})

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le=LabelEncoder()
label_pclass=le.fit_transform(data)
data['color']=label_pclass

9.5 OneHotEncoder

OneHotEncoder将每一个类可能取值的特征变换为二进制特征向量，每一类的特征向量只有一个地方是1，其余位置都是0

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
one=OneHotEncoder()
onecolor=one.fit_transform(ds)
onecolor.toarray()

但是不建议只用OneHotEncoder，因为需要把转化的数据赋给元数据，有更好的方法get_dummies函数

ds=ds.join(pd.get_dummies(ds.color))

10.数据分组、排序、透视

data.sort_values(‘Age’,ascending=False)：按列Age降序排列数据，False为降序，True为升序

data.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据

data.groupby(‘Pclass’)：返回⼀个按列Pclass进⾏分组的Groupby对象

这里返回的只是一串信息，需要如下使用才可以查看到分组后的情况

data.groupby('Pclass')
list(group)

data=data[['Pclass','Age','Price']]

data.groupby(“Pclass”).agg(‘mean’)：按Pclass分组，对Pclass之外的列根据Pclass不同组，求mean值，agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean])

data.groupby(‘Pclass’)[‘Age’].agg(np.mean)：返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值

还有一种分组方式就是画数据透视表

data.pivot_table(index=‘Pclass’,values=[‘Age’,‘Price’],aggfunc={‘Age’:np.mean,‘Price’:np.mean})：创建⼀个按列Pclass进⾏分组，计算Age的均值和Price的均值数据透视表

data.groupby(‘Pclass’)[‘Age’].transform(np.mean)：与agg不同的地方在于，用transform，分组后，不会把重复的聚合成一个，而是保留所有数据，下图可以直观的看出transform与agg的不同之处。

11.map、apply、applymap处理数据技巧

11.1 处理Series（处理一列、一行数据情况）

map

boolean=[True,False]
gender=["男","女"]
color=["white","black","yellow"]
data=pd.DataFrame({"height":np.random.randint(150,190,100),"weight":np.random.randint(40,90,100),"smoker":[boolean[x] for x in np.random.randint(0,2,100)],"gender":[gender[x] for x in np.random.randint(0,2,100)],"age":np.random.randint(15,90,100),"color":[color[x] for x in np.random.randint(0,len(color),100)]})

data[“gender”] = data[“gender”].map({“男”:1, “女”:0})：使用map映射成其他值，类似于labelencoder

#使用字典进行映射
data["gender"] = data["gender"].map({"男":1, "女":0})

也可以使用map映射函数

#使用函数
def gender_map(x):gender = 1 if x == "男" else 0return gender
#注意这里传入的是函数名，不带括号
data["gender"] = data["gender"].map(gender_map)

apply

def apply_age(x,bias):return x+bias#以元组的方式传入额外的参数
data["age"] = data["age"].apply(apply_age,args=(-3,))

11.2 处理DataFrame（处理多列、多行或整个数据情况）

apply

# 沿着0轴求和
data[["height","weight","age"]].apply(np.sum, axis=0)

# 沿着0轴取对数
data[["height","weight","age"]].apply(np.log, axis=0)

applymap

df = pd.DataFrame({"A":np.random.randn(5),"B":np.random.randn(5),"C":np.random.randn(5),"D":np.random.randn(5),"E":np.random.randn(5),}
)

df.applymap(lambda x:"%.2f" % x)

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