预测贷款用户是否逾期-数据预处理

1、本项目为预测贷款用户是否逾期的数据预处理部分，主要包括特征处理、数据类型分析、数据类型转换以及缺失值处理。

一、数据查看

选择的IDE为pycharm,首先导入pandas库与numpy库，查看数据的大小，所包含的特征，每个特征的缺失值情况，需要转换数据类型的特征等。下面为具体的代码。

#导入numpy和pandas库
import numpy as np
import pandas as pd
dataset=pd.read_csv('D:/data/data.csv',encoding='gbk')
dataset.info()

二、特征处理

删除无关的特征，比如日期，用户名，卡号等，具体代码如下。

# 删除无关信息
dataset = dataset.drop(["custid","trade_no","bank_card_no","id_name","first_transaction_time","latest_query_time","loans_latest_time","source"],axis=1)

分析每列数据，若值两两不同，则判断线性无关，进行删除。

for i in dataset.columns:count = dataset[i].count()if len(list(dataset[i].unique())) in [1,count,count-1]:dataset.drop(i,axis = 1,inplace=True )

三、缺失值处理

在reg_preference_for_trad中出现了缺失值，需要对其进行处理，这里选择众数进行填充；将student_feature中将NAN转换为0。具体代码如下：

# reg_preference_for_trad 缺失值填充
dataset['reg_preference_for_trad'] = dataset['reg_preference_for_trad'].fillna(dataset['reg_preference_for_trad'].mode()[0])
# student_feature 缺失值填充
dataset["student_feature"] = dataset["student_feature"].fillna(0)

四、数据类型转换

对reg_preference_for_trad特征进行编码，{'一线城市'：1，'二线城市'：2，'三线城市'：3,，'其他城市'： 4， '境外'：0}

代码如下：

data_map = dataset['reg_preference_for_trad'].map({'一线城市': 1, '二线城市': 2,'三线城市': 3,  '其他城市': 4, '境外':0})
#数字转码
n=set(dataset['reg_preference_for_trad'])
dic={}
for i,j in enumerate(n):dic[j]=i
dataset['reg_preference_for_trad'] = dataset['reg_preference_for_trad'].map(dic)

数据处理结果如下：

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