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数据集加载:
- 使用工具如Pandas库加载数据。使用
pd.read_csv()
等函数加载数据集到DataFrame。
- 使用工具如Pandas库加载数据。使用
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初步数据探索:
- 使用
head()
、info()
、describe()
等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 - 使用
shape
属性获取数据集的大小。
- 使用
-
处理缺失值:
- 使用
isnull()
和sum()
方法查看每列的缺失值数量。 - 可以使用
dropna()
删除包含缺失值的行或使用fillna()
填充缺失值。
- 使用
-
处理异常值:
- 使用统计方法(如Z-score)或可视化工具(如箱线图)检测异常值。
- 可以选择删除异常值,将其替换为中位数或进行其他修正。
-
数据类型转换:
- 使用
astype()
方法将特征的数据类型转换为正确的类型,确保数据被正确解释。
- 使用
-
处理重复值:
- 使用
duplicated()
方法检测并使用drop_duplicates()
删除重复值。
- 使用
-
特征工程:
- 创建新特征,如从日期中提取年份、月份等,或者组合已有特征。
- 删除不需要的特征,可以使用
drop()
方法。
-
数据可视化:
- 使用Matplotlib、Seaborn等库创建直方图、散点图等,以更深入地了解数据的分布和关系。
-
数据标准化/归一化:
- 使用Scikit-learn的
StandardScaler
进行标准化,或使用MinMaxScaler
进行归一化。
- 使用Scikit-learn的
-
数据集划分:
- 使用Scikit-learn的
train_test_split
方法将数据集划分为训练集和测试集。
- 使用Scikit-learn的
-
文档记录:
- 记录所有处理步骤,包括缺失值处理、异常值处理、特征工程等,以便团队成员或未来的工作能够理解和复现。
这些步骤的具体实现可能会因数据集的特性而异,但这个框架可以作为数据集分析与预处理的一般指南。在每个步骤中,理解数据的背景和目标是关键,以便做出适当的决策。
标签:医疗保险,欺诈,特征,方法,预处理,处理,使用,数据,缺失 From: https://www.cnblogs.com/DREAM2021/p/17961648