Python数据预处理技术指南大全【文末送书】

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Python数据预处理技术指南

数据预处理是数据分析和机器学习工作流中非常关键的一步。通过对原始数据进行清洗、转换和格式化，能大幅提升模型的性能和准确性。本篇文章将介绍一些常用的Python数据预处理技术，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换和特征工程。

1. 导入必要的库

在开始数据预处理之前，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和scikit-learn等。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, LabelEncoder

2. 数据清洗

数据清洗包括去除重复数据、处理异常值等操作。

去除重复数据：

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 去除重复数据
data = data.drop_duplicates()

处理异常值：

# 使用z-score方法去除异常值
from scipy import stats

z_scores = np.abs(stats.zscore(data.select_dtypes(include=[np.number])))
data = data[(z_scores < 3).all(axis=1)]

3. 缺失值处理

缺失值是数据分析中的常见问题，处理方式包括删除含缺失值的样本、用均值/中位数/众数填充、或使用插值法。

删除含缺失值的样本：

# 删除含缺失值的样本
data = data.dropna()

用均值填充缺失值：

# 用均值填充缺失值
data = data.fillna(data.mean())

4. 数据变换

数据变换包括对数据进行标准化、归一化等操作。

标准化：

scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data.select_dtypes(include=[np.number]))

归一化：

scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data.select_dtypes(include=[np.number]))

5. 特征工程

特征工程是提升模型性能的重要步骤，常见方法包括特征编码、特征选择和特征构造。

特征编码：

对于分类变量，需要将其转换为数值型。常用的方法包括标签编码和独热编码。

# 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
data['category'] = label_encoder.fit_transform(data['category'])

# 独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['category'])

特征选择：

通过特征选择可以减少模型的复杂度，提高模型的性能。常用的方法有过滤法、包裹法和嵌入法。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

# 选择K个最佳特征
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)
data_selected = selector.fit_transform(data, target)

特征构造：

特征构造是通过已有的特征创建新的特征，能够提升模型的表现。

# 构造新的特征
data['new_feature'] = data['feature1'] * data['feature2']

6. 数据预处理流水线

为了方便数据预处理的重复使用和共享，可以将上述的预处理步骤整合到一个流水线中。

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer

pipeline = Pipeline([
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')),
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('feature_selector', SelectKBest(score_func=f_classif, k=10))
])

data_preprocessed = pipeline.fit_transform(data, target)

数据预处理是数据分析和机器学习的基础步骤，通过合理的预处理可以提升模型的性能和稳定性。本文介绍了数据清洗、缺失值处理、数据变换和特征工程等常见的数据预处理技术。

Python数据预处理【文末送书】

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数据预处理是数据可视化、数据分析和机器学习的第一步，它将为分析和预测模型准备数据以帮助分析师获得最佳见解。分析师在执行数据分析、数据可视化和机器学习项目时，大约90%的时间都花在数据预处理上。
本书将从多个角度为读者提供最佳的数据预处理技术。读者将了解数据预处理的不同技术和分析过程（包括数据收集、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等），并掌握如何使用开源Python编程环境来实现它们。

内容简介
《Python数据预处理》详细阐述了与Python数据预处理相关的基本解决方案，主要包括NumPy和Pandas简介、Matplotlib简介、数据、数据库、数据可视化、预测、分类、聚类分析、数据清洗、数据融合与数据集成、数据归约、数据转换等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

作者简介
罗伊·贾法里博士是美国加州雷德兰兹大学商业分析学助理教授。

Roy讲授和开发了涵盖数据清洗、决策、数据科学、机器学习和优化的大学水平课程。

Roy的教学风格是崇尚动手实践，他相信最好的学习方式是边做边学。Roy采用主动学习的教学理念，读者在本书中将体验到这种主动学习方式

前言/序言
　　数据预处理是数据可视化、数据分析和机器学习的第一步，它将为分析和预测模型准备数据以帮助分析师获得最佳见解。分析师在执行数据分析、数据可视化和机器学习项目时，大约90%的时间都花在数据预处理上。

本书将从多个角度为读者提供最佳的数据预处理技术。读者将了解数据预处理的不同技术和分析过程（包括数据收集、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等），并掌握如何使用开源Python编程环境来实现它们。

本书将全面阐述数据预处理及其原因和方法，并帮助读者识别数据分析可以带来的更有效的决策机会。本书还展示了数据管理系统和技术在有效分析中的作用，以及如何使用API来提取数据。

通读完本书之后，读者将能够使用Python来读取、操作和分析数据；执行数据清洗、集成、归约和转换技术；处理异常值或缺失值，以有效地为分析工具准备数据。

本书读者

希望对大量数据进行预处理和数据清洗的数据分析师、商业智能专业人士、工程本科生和数据爱好者。本书假设读者具备基本的编程技能（例如使用变量、条件和循环），以及Python初级知识和简单的分析经验。

内容介绍

本书分为4篇，共18章。具体内容安排如下。

• 第1篇：技术基础，包括第1章～第4章。

第1章“NumPy和Pandas简介”，介绍了用于数据操作的3个主要模块中的两个，并使用真实的数据集示例来展示它们的相关功能。

第2章“Matplotlib简介”，介绍了用于数据操作的3个模块中的最后一个，并使用了真实的数据集示例来展示其相关功能。

第3章“数据”，提出了“数据”的技术定义，并介绍了数据预处理所需的数据概念和语言，包括通用的数据结构、数据值的类型、信息与模式等。

第4章“数据库”，提出了“数据库”的技术定义，解释了不同类型的数据库的作用，并演示了如何连接数据库并从中提取数据。

• 第2篇：分析目标，包括第5章～第8章。

第5章“数据可视化”，演示了一些使用数据可视化的分析示例，让读者了解数据可视化的潜力。

第6章“预测”，介绍了预测模型并演示了如何使用线性回归和多层感知器（MLP）。

第7章“分类”，介绍了分类模型并演示了如何使用决策树和K近邻（KNN）算法。

第8章“聚类分析”，介绍了聚类模型并演示了如何使用K-Means算法。

• 第3篇：预处理，包括第9章～第14章。

第9章“数据清洗1级—清洗表”，介绍了3个不同级别的数据清洗，并讨论了具体的数据清洗1级示例。

第10章“数据清洗2级—解包、重组和重制表”，通过3个示例介绍了数据清洗2级的具体内容。

第11章“数据清洗3级—处理缺失值、异常值和误差”，介绍了缺失值、异常值和误差的检测和处理技术。

第12章“数据融合与数据集成”，介绍了集成不同数据源的技术，详细探讨了数据集成面临的6个挑战及其解决方法。

第13章“数据归约”，介绍了数据归约的目标和类型（样本归约和特征归约）。对于样本归约，提供了随机抽样和分层抽样示例；对于特征归约（也称为降维），介绍了线性回归、决策树、随机森林、暴力计算、主成分分析和函数型数据分析等方法。

第14章“数据转换”，介绍了数据转换和按摩，通过示例讨论了归一化和标准化、二进制编码、排序转换和离散化、特性构造、特征提取、对数转换、平滑、聚合和分箱等数据转换操作在分析上的意义。

• 第4篇：案例研究，包括第15章～第18章。

第15章“案例研究1—科技公司中员工的心理健康问题”，介绍了具体的分析问题并讨论了如何预处理数据以解决它。

第16章“案例研究2—新冠肺炎疫情住院病例预测”，介绍了一个非常有意义的热点分析问题并讨论了如何预处理数据以解决该问题。

第17章“案例研究3—美国各县聚类分析”，针对美国大选基于居住地分裂投票的现象提出了一个颇有意思的分析问题，并讨论了如何对数据进行预处理以解决该问题。

第18章“总结、实际案例研究和结论”，介绍了一些可能的实践案例，读者可以使用这些案例进行更深入的学习并创建分析组合工具包。

充分利用本书

本书假定读者具备基本的编程技能，并掌握了Python的初级知识，其他知识都可以从本书的开头开始学习。

Jupyter Notebook是学习和练习编程和数据分析的优秀用户界面。它可以使用Anaconda Navigator 轻松下载和安装。读者可以访问以下页面进行安装。