数据预处理：机器学习中的关键步骤

一、处理缺失值

在现实世界的数据集中，缺失值是常见的问题。处理缺失值的方法有很多种，常见的有删除包含缺失值的行或列，以及用特定的值填充缺失值。

1. 删除缺失值

Pandas 提供了 dropna() 方法，可以方便地删除包含缺失值的行或列。例如：

import pandas as pd# 加载数据
data = pd.read_csv('property-data.csv')# 删除包含缺失值的行
cleaned_data = data.dropna()

dropna() 方法的参数非常灵活，例如 axis=0 表示删除行，axis=1 表示删除列；how='any' 表示只要有一个缺失值就删除，how='all' 表示只有当所有值都缺失时才删除。

2. 填充缺失值

如果数据集中的缺失值较多，直接删除可能会导致数据量大幅减少。此时，可以用特定的值填充缺失值。常见的填充方法包括使用均值、中位数、众数或常数等。

# 使用均值填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)# 使用中位数填充缺失值
data.fillna(data.median(), inplace=True)# 使用常数填充缺失值
data.fillna(0, inplace=True)

此外，还可以使用 SimpleImputer 类来处理缺失值。例如：

from sklearn.impute import SimpleImputer# 使用均值填充
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data_imputed = imputer.fit_transform(data)

二、数据标准化

数据标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的小区间，如 [0,1] 或 [-1,1]。标准化的目的是消除不同特征之间的量纲影响，使数据具有可比性。

1. 最大最小值标准化

最大最小值标准化（MinMaxScaler）将数据缩放到 [0,1] 区间：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

2. Z值标准化

Z值标准化（StandardScaler）将数据转换为均值为 0、方差为 1 的标准正态分布：

from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

三、特征编码

特征编码是将分类变量转换为数值变量，以便机器学习模型能够处理。

1. 独热编码（OneHotEncoder）

独热编码将分类变量转换为二进制稀疏矩阵，每个类别对应一个特征：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderencoder = OneHotEncoder()
data_encoded = encoder.fit_transform(data[['category']])

2. 序号编码（OrdinalEncoder）

序号编码将有序分类变量转换为整数编码，保留类别间的顺序关系：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoderencoder = OrdinalEncoder()
data_encoded = encoder.fit_transform(data[['category']])

3. 目标标签编码（LabelEncoder）

目标标签编码将目标标签转换为 0 到 n_classes-1 的整数编码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoderencoder = LabelEncoder()
data_encoded = encoder.fit_transform(data['target'])

四、数据二值化

数据二值化是将数据分为两类（0 或 1），通常用于二分类问题。二值化可以根据数值是否大于某个阈值来完成：

from sklearn.preprocessing import Binarizerbinarizer = Binarizer(threshold=0.5)
data_binarized = binarizer.fit_transform(data)

五、其他

为了加深对数据预处理的理解，以下是一些常见的数据预处理函数及其功能，并附上具体的代码示例。

1. preprocessing.scale()

功能：标准化，将数据转换为均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import scale
import numpy as np# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 标准化
data_scaled = scale(data)print(data_scaled)

2. preprocessing.MinMaxScaler()

功能：最大最小值标准化，将数据缩放到 [0,1] 区间。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建标准化器
scaler = MinMaxScaler()# 拟合并转换数据
data_scaled = scaler.fit_transform(data)print(data_scaled)

3. preprocessing.StandardScaler()

功能：Z值标准化，将数据转换为均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建标准化器
scaler = StandardScaler()# 拟合并转换数据
data_scaled = scaler.fit_transform(data)print(data_scaled)

4. preprocessing.MaxAbsScaler()

功能：绝对值最大标准化，将数据缩放至 [-1,1] 范围。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建标准化器
scaler = MaxAbsScaler()# 拟合并转换数据
data_scaled = scaler.fit_transform(data)print(data_scaled)

5. preprocessing.RobustScaler()

功能：抗离群值标准化，基于中位数和四分位距（IQR）转换数据。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import RobustScaler# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建标准化器
scaler = RobustScaler()# 拟合并转换数据
data_scaled = scaler.fit_transform(data)print(data_scaled)

6. preprocessing.QuantileTransformer()

功能：分位数变换，将数据映射到均匀分布或正态分布。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建变换器
transformer = QuantileTransformer(n_quantiles=10, random_state=0)# 拟合并转换数据
data_transformed = transformer.fit_transform(data)print(data_transformed)

7. preprocessing.PowerTransformer()

功能：幂变换，将非正态分布数据映射到正态分布。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建变换器
transformer = PowerTransformer(method='yeo-johnson')# 拟合并转换数据
data_transformed = transformer.fit_transform(data)print(data_transformed)

8. preprocessing.Normalizer()

功能：正则化，将样本特征缩放至单位范数。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import Normalizer# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建正则化器
normalizer = Normalizer()# 拟合并转换数据
data_normalized = normalizer.fit_transform(data)print(data_normalized)

9. preprocessing.OrdinalEncoder()

功能：序号编码，将有序分类特征转换为整数编码。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder# 示例数据
data = np.array([['low'], ['medium'], ['high']])# 创建编码器
encoder = OrdinalEncoder()# 拟合并转换数据
data_encoded = encoder.fit_transform(data)print(data_encoded)

10. preprocessing.LabelEncoder()

功能：标签编码，将目标标签转换为 0 到 n_classes-1 的整数编码。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# 示例数据
labels = ['cat', 'dog', 'bird', 'cat', 'dog']# 创建编码器
encoder = LabelEncoder()# 拟合并转换数据
labels_encoded = encoder.fit_transform(labels)print(labels_encoded)

11. preprocessing.MultiLabelBinarizer()

功能：多标签二值化，将多标签数据转换为二进制矩阵。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer# 示例数据
data = [['cat', 'dog'], ['dog', 'bird'], ['cat', 'bird']]# 创建二值化器
binarizer = MultiLabelBinarizer()# 拟合并转换数据
data_binarized = binarizer.fit_transform(data)print(data_binarized)

12. preprocessing.OneHotEncoder()

功能：独热编码，将无序分类特征转换为二进制稀疏矩阵。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder# 示例数据
data = np.array([['cat'], ['dog'], ['bird']])# 创建编码器
encoder = OneHotEncoder()# 拟合并转换数据
data_encoded = encoder.fit_transform(data)print(data_encoded.toarray())

13. preprocessing.KBinsDiscretizer()

功能：k箱离散化，将连续数据离散化为 k 个区间。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer# 示例数据
data = np.array([[1], [3], [5], [7], [9]])# 创建离散化器
discretizer = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')# 拟合并转换数据
data_discretized = discretizer.fit_transform(data)print(data_discretized)

14. preprocessing.FunctionTransformer()

功能：自定义函数变换，将用户自定义函数应用于数据。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer# 自定义函数
def log_transform(x):return np.log(x + 1)# 创建变换器
transformer = FunctionTransformer(log_transform)# 示例数据
data = np.array([[1], [3], [5], [7], [9]])# 拟合并转换数据
data_transformed = transformer.fit_transform(data)print(data_transformed)

15. preprocessing.Binarizer()

功能：二值化，将数据缩放到指定范围（默认 [0,1]）。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import Binarizer# 示例数据
data = np.array([[1], [3], [5], [7], [9]])# 创建二值化器
binarizer = Binarizer(threshold=5)# 拟合并转换数据
data_binarized = binarizer.fit_transform(data)print(data_binarized)

16. preprocessing.PolynomialFeatures()

功能：多项式特征生成，生成特征的高次项和交互项。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 创建多项式特征生成器
poly = PolynomialFeatures(degree=2)# 拟合并转换数据
data_poly = poly.fit_transform(data)print(data_poly)

17. preprocessing.Imputer()

功能：缺失值填充，通过均值、中位数、常数、众数等策略填补数据中的缺失值。

代码示例：

from sklearn.impute import SimpleImputer# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [np.nan, 4], [5, 6]])# 创建填充器
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

六、总结

数据预处理是机器学习中不可或缺的一步。通过处理缺失值、数据标准化、特征编码和数据二值化等操作，可以显著提高数据的质量，从而提升模型的性能。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用数据预处理技术。