预测贷款用户是否逾期：数据清洗与预处理

任务一

做一个项目的第一步是数据清洗与预处理，也是对数据进行探索和分析。这份数据集是金融数据，我们的目标是要预测贷款用户是否会逾期，其中status表示标签，1表示逾期，0表示未逾期。

1.查看数据

可以使用excel或者SPSS等分析软件打开文件进行查看，当然是数据量允许的情况下才能用excel打开，否则你的电脑会一直转圈圈。还有就是可以导入python查看，一般python导入数据使用的是pandas库，导入数据常常会遇到编码问题，可以尝试其他编码导入，或者查看文件编码再导入。具体代码如下：

#导入numpy和pandas库
import numpy as np
import pandas as pd#data=pd.read_csv('E:/data/data.csv') 显示编码不对
#data=pd.read_csv('E:/data/data.csv',encoding='utf-8') 加入编码，发现还是错的
data=pd.read_csv('E:/data/data.csv',encoding='gbk')  #试了一下其他编码，这是正确的

查看数据的步骤：

（1）查看数据前几行或者后几行，了解数据的大体；

（2）查看数据大小，几行几列；

（3）数据标签的分布情况；

（4）数据的特征（列名）；

（5）每个分类变量中存在几个类别；

（6）连续变量的均值、中位数等；

（7）缺失值的处理；

data.head()
data.shape
data.groupby('status').size()
data.columns
data['student_feature'].value_counts()
data.info() #数据各个特征的缺失情况
data.describe() #数据的各个特征值的分布情况
data.drop(['custid','trade_no','bank_card_no','source','id_name'],axis=1,inplace=True) #初步删除不需要的特征

进行到缺失值处理这里发现，有305条记录的缺失特征基本是一致的，且缺失的特征占比为50%，所以进行了手动删除这些记录的信息，接着按照上面的步骤重新导入数据分析。

注意：在填充缺失值前，对于非数值型变量要转变，或者

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