Python机器学习入门(三)之Python数据准备主要讲解了如何对数据进行预处理和准备，以适应进行机器学习模型的训练。这里的数据准备主要包括数据清洗、特征工程和数据归一化等内容。

数据清洗

数据清洗是指对数据中的异常值、不一致值或缺失值等问题进行处理。下面是一些常见的数据清洗操作。

缺失值处理

缺失值是指数据中的一些属性没有取到值，这种情况在数据中很常见。一般来说，应该先确定缺失值的原因，然后根据实际情况采用相应的方法来处理缺失值。例如，可以采用平均值、中位数、众数等方法将缺失值填补。

异常值处理

异常值指的是数据中的一些离群点，一般情况下应该将其删除，但是要根据实际情况来确定。

重复值处理

重复值是指数据中有多个记录的属性值相同，这些记录可以被视为同一条记录。一般来说，应该删除重复值，只保留一条记录。

特征工程

特征工程是指对数据中的属性进行筛选、转换以及组合，以提取出与预测变量相关的特征。下面是一些常见的特征工程操作。

特征选择

特征选择是指从数据中选取与目标变量相关的特征。这里涉及到很多算法和方法，例如过滤方法、包装方法和嵌入方法等。

特征转换

特征转换是指将原始的特征进行转换，以便于后续的分析。例如，可以采用对数转换、标准化、离散化等方法。

特征组合

特征组合是指将多个特征进行组合，以产生新的特征。这种方法可以提高模型的预测能力，但要注意避免特征组合过于复杂。

数据归一化

数据归一化是指对不同量纲的数据进行统一处理，以便于机器学习模型的训练。下面是一些常见的数据归一化方法。

标准化

标准化方法是指将原始数据转换为均值为0，标准差为1的数据。这种方法可以保证不同属性之间的数值范围相同，便于机器学习算法的训练。

最大最小值归一化

最大最小值归一化方法是指将原始数据转换为0到1的范围内，便于将其转换为概率分布或进行比较。

对数变换

对于数量庞大，集中分布在一侧的数据，一般采用对数变换。对数变换可以将大数变小，保留数据的相对关系，并将数据平滑化。

示例1：标准化数据

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 创建一个数组
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 初始化一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 标准化数据
standardized_data = scaler.fit_transform(data)

print(standardized_data)

输出结果为：

[[-1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487]]

示例2：采用最大最小值归一化方法

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 创建一个数组
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 初始化一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 把数据映射到0-1的范围内
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

print(normalized_data)