一.需求分析
本文主题：基于Pandas的数据预处理技术
本次任务共分为16个任务，将其分为前七个任务和后11个任务，本文探讨其前七个任务。
本次实验内容：
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本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集
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查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量
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将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件
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查看数据集各个特征的类型以及是否有空值
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对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况
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对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
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【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
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对第一个特征（收入中位数）排序后画散点图
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对第一个特征（收入中位数）画分位数图并分析
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【选做】对所有特征画分位数图并进行分析
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使用散点图、使用线性回归方法拟合第一个特征（收入中位数）并分析
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【选做】使用局部回归（Loess）曲线（用一条曲线拟合散点图）方法拟合第一个特征（收入中位数）数据
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对第一个特征（收入中位数）画分位数-分位数图并分析
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对第一个特征（收入中位数）画直方图，查看数据的分布和数据倾斜情况
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【选做】对所有特征画直方图，查看数据的分布和数据倾斜情况
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寻找所有特征之间的相关性并找出相关性大于 0.7 的特征对，做特征规约
二.需求解决
2.1 本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集
本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集，先将数据集保存下来，输出查看一下。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing=fetch_california_housing()
print(housing.keys())
以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集，先将数据集保存下来，输出查看一下。运行结果如下：
2.2 查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量
在做完上面的下载数据集操作之后将其保存下来，查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量。输出一下查看效果：
print(housing['DESCR'])
print(housing['feature_names'])
print(housing['target_names'])
X=housing.data
y=housing.target
print('y:',y.shape,y)
print('X:',X.shape,X)
查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量。效果如下：
2.3 将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件
我们做完上述步骤数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量，将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件，代码如下：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
for i in range (X.shape[1]):
df[housing.feature_names[i]]=X[:,i]
df["target"]=y
df.to_csv('cali-housing.csv',index=None
将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件截图如下：
2.4 查看数据集各个特征的类型以及是否有空值
函数df.info ()作用:数据表的基本信息（维度，列名称，数据格式，所占空间等）。
Pandas dataframe.info()函数的作用是获取一个简洁的dataframe摘要。当对数据进行探索性分析时，它非常方便。为了快速浏览数据集，我们使用dataframe.info()函数。
这个任务需求比较简单哈： 查看数据集各个特征的类型以及是否有空值，只需要一行函数：
df.info()
参数:
verbose:是否打印完整的摘要信息。None遵循display.max_info_columns设置。True或False覆盖显示.max_info_columns设置。
Buf:可写缓冲区，默认为sys.stdout
max_cols:确定打印完整摘要还是简短摘要。None遵循display.max_info_columns设置。
memory_usage:指定是否显示DataFrame元素(包括索引)的总内存使用量。None遵循display.memory_usage设置。True或False覆盖显示.memory_usage设置。’ deep ‘的值相当于True，具有深度内省功能。内存使用以人类可读的单位(base-2表示)表示。
null_counts:是否显示非空计数。如果None，则仅显示帧是否小于max_info_rows和max_info_columns。如果为True，则总是显示计数。如果是False，永远不要显示计数。
查看数据集各个特征的类型以及是否有空值，截图如下：
2.5 对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况
这个任务需求也是非常的简单，我们对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况，只需要调用describe函数：
df.describe()
describe函数：用于生成描述性统计数据，统计数据集的集中趋势，分散和行列的分布情况，不包括 NaN值。
参数：
percentiles：赋值类似列表形式，可选 表示百分位数，介于0和1之间。默认值为 [.25,.5,.75]，分别返回第25，第50和第75百分位数。 可自定义其它值，用法为df.describe(percentiles=[.xx])。 include：'all'，类似于dtypes列表或None（默认值），可选 要包含在结果中的数据类型的白名单。对于
Series不可用。以下是选项： 'all'：输入的所有列都将包含在输出中。 类似于dtypes的列表：将结果限制为提供的数据类型。将结果限制为数字类型用法：numpy.number。要将其限制为对象列用法：numpy.object。字符串也可以以select_dtypes（例如df.describe(include=['O'])）的方式使用。要选择分类类型，请使用'category'无（默认）：结果将包括所有数字列。 exclude：类似于dtypes列表或None（默认值），可选， 要从结果中除去的黑名单数据类型列表。Series不可用。以下是选项： 类似于dtypes的列表：从结果中排除提供的数据类型。排除数值类型用法：numpy.number。要排除对象列，使用numpy.object。字符串也可以以select_dtypes（例如df.describe(include=['O'])）的方式使用。要排除分类类型，请使用'category'无（默认）：结果将不包含任何内容。
对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况，运行结果截图：
2.6 对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析。
考虑使用boxplot进行中心化和离散化度量，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot(X[:,0],showmeans=True,meanline=True)
plt.show()
运行结果如下：
df['AveBedrms'].dropna().sort_values().tail(10)
运行结果如下：
2.7 【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
我们挑战一下这个简单的选做需求：【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
人均收入(MedInc)、房龄(HouseAge)、房间数(AveRooms)、卧室数(AveBedrooms)、小区人口数(Population)、 房屋居住人数(AveOccup)、小区经度(Longitude)、小区纬度(Latitude)
使用boxplot进行中心化和离散化度量：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12,12))
for i in range(8):
plt.subplot(4, 2, i+1)
plt.boxplot(X[:,i],showmeans=True,meanline=True)
plt.show()
运行效果截图：
从上面的8个特征值的盒图观察可以看到人均收入(MedInc)、房龄(HouseAge)、房间数(AveRooms)、卧室数(AveBedrooms)、小区人口数(Population)、房屋居住人数(AveOccup)、小区经度(Longitude)、小区纬度(Latitude)，这些特征在加州房价数据的盒图。
标签：plt,特征,housing,中位数,Pandas,df,数据,预处理 From： https://blog.51cto.com/u_15568258/5968089