Python数据分析与挖掘实战（数据预处理）

心已赠人 2022-06-14 08:06 337阅读 0赞

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操作系统：Windows  
Python：3.5  
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在做数据分析的时候，我们会通过爬虫或者数据库里得到一批原始数据的。这个上节说过的，但是对于这些数据需要做一个数据清洗，去除异常值，缺失值等，确保数据的准确性和后续生成的模型的正确性。  
这节就讲解数据预处理。

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**缺失值处理：**  
处理方法大致三种：  
1，删除记录  
2，数据插补  
3，不处理  
如果简单删除数据达到既定的目的，这是最有效的，但是这个方法很大局限性，容易造成隐藏的信息丢失，实际中不建议。如果不处理，会直接影响数据的数值和准确性。  
基本上都是采用数据插补的方式填充缺失值。这个插补方式很多，如图  
![这里写图片描述][SouthEast]  
具体使用那种方式根据实际而定，这里介绍一种插补方法：  
[拉格朗日插值][Link 1]  
（当看到深深的数学公式的时候，我内心是崩溃的）  
在python里直接有这个方法（scipy库）  
实例：  
数据源，excel里  
![这里写图片描述][SouthEast 1]  
有两列，数据有200行。  
代码：  
![这里写图片描述][SouthEast 2]  
def ployinterp\_column是拉格朗日插值的使用。  
这里取出缺失值前5行和后5行数据进行计算，得出一个pd的Series格式的数据。  
然后剔除缺失值所在的行，或者前后5行的缺失值。  
然后lagrange(y.index, list(y))，其中y.index, list(y)分别用print出来，index为数据行数，list(y)为数据。(n)是插入的位置。

这里介绍一下pd的DataFrame和Series的区别。  
首先，pd.read\_excel(inputfile)是生成一个DataFrame  
如果要读取某个数的话，data\[‘销量’\]\[9\] ，\[‘销量’\]是列名，如果没有声明的话，必需和excel的一致，不能用数字做索引。第二个\[\]是行数。  
如果要获取某部分数据的话，比如  
![这里写图片描述][SouthEast 3]  
data\[‘销量’\]\[\[9,10\]\] 是返回一个Series  
data\[‘销量’\]\[9\] 是返回某个数据。

基本上，这段代码比较难的都剖释了。不难理解。

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异常值处理：  
异常值和缺失值不同，异常值是不符合实际的数据，比如正常情况下，月薪10亿。这个数据就在现实中就不太可能实现了。  
处理方法：  
![这里写图片描述][SouthEast 4]  
基本上常用的处理方法和**缺失值**处理一样的。不过实际中的处理方法还需结合实际考虑。

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[SouthEast]: /images/20220614/32cba29445664ed9b9ce629ac42e4547.png
[Link 1]: http://baike.baidu.com/link?url=LJO4LkVkpXeKyrNspXTs1s67dz-vo-u46hZOUPJDZbyCRXZ80AD5ROMD6AvYnTpP2m_qlK3ww92NMk7uGjXQsfeQq7bs0qphGLWqTakc_QT3dBH5JoMuGptRfJQllVrk4Yutn60NT_0MCHsPbNkz1WjAkozL1lcrRx9hsjRfPr_
[SouthEast 1]: /images/20220614/24e53629545b4bb9bc3f0e5cca252312.png
[SouthEast 2]: /images/20220614/32c0a0ab5d8d491ea71ecadb3479c8c3.png
[SouthEast 3]: /images/20220614/24ce5bad30684dc8a5bae441beb43e1b.png
[SouthEast 4]: /images/20220614/e3d555d8f90d472792cd104673099719.png