Python数据预处理代码实例

数据预处理是数据分析和机器学习中非常重要的一步。在本攻略中，我们将介绍Python中常用数据预处理技术，并提供个示例。

步骤一：导入库

首先，我们需要导入中常用的数据处理库包括numpy、pandas和matplotlib。可以使用以下代码导入：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

步骤二：读取数据

接下来，我们需要读取数据。在本攻略中，我们将使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件。下面是一个示例：

data = pd.read_csv('data.csv')

在上面的代码中，我们使用read_csv函数读取名为data.csv的CSV文件，并将其存储在名为data的pandas数据框中。

步骤三处理缺失值

下，我们需要处理缺失值。在本攻略中，我们将使用pandas库中的dropna函数来包含缺失值的行。下面一个示例：

data = data.dropna()

在上面的代码中，我们使用dropna函数删除包含缺失值的行，并将结果存储在名为data的pandas数据框中。

骤四：处理异常值

接下来，我们需要处理异常值。本攻略中，将使用numpy库中的percentile函数来计算数据的百位数，并使用pandas库中的loc函数来选择数据框中的异常值。下面是一个示例：

q1 = np.percentile(data['column_name'], 25)
3 = npile['column_name'], 75)
iqr = q3 - q1
data = data.loc[(data['column_name'] > q1 - 1.5*iqr) & (data['column_name'] < q3 + 1.5*iqr```

在上面的代码中，使用percentile函数计算的第一四分位数（q1）、第三四分位数（q3）四分位距（iqr）。然后，我们使用loc函数选择数据框中的异常值，并将结果存储在名为data的pandas数据框中。

## 步骤五：特征缩放

下来，我们需要对数据进行特征缩放。在本攻略中，我们使用库中的mean和std函数来计算数据的均值和标准差，并使用pandas库中的apply函数来对数据进行特征缩放。面是一个示例：

```python
mean = np.mean(data['column_name'])
std = np.std(data['column_name'])
data['column_name'] = data['column_name'].apply(lambda x: (x - mean) / std)

在上面的代码中，我们使用mean和std函数计算数据的均值和标准差。然后，我们使用apply函数对数据进行特征缩，并将结果存储在名为data的pandas数据框中。

示例一：处理鸢尾花数据集

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 读取数据
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target'])

# 处理缺失值
data = data.dropna()

# 处理异常值
q1 = np.percent(data['sepal length (cm)'], 25q3 = np.percentile(data['sepal length (cm)'], 75)
iqr = q3 - q1
data = data.loc[(data['sepal length (cm) > q1 - 1.5*iqr) & (data['sepal length (cm)'] < q3 + 1.5*iqr)]

# 特征缩放
mean = np.mean(data['sepal length (cm)'])
std = np.std(data['sepal length (cm)data['sepal length (cm)'] = data['sepal length (cm)'].apply(lambda x: (x - mean) / std)

# 绘制图像
plt.scatter(data['sepal length (cm)'], data['se width (cm)'], c=data['target'])
.xlabel('Sepal Length (cm)')
plt.ylabel('Sepal Width (cm)')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用鸢尾花数据集作为例。我们读取数据，处理缺失值、异常值和特征缩放，并使用matplotlib库绘制散点图。

示例二：处理波士顿房价数据集

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston

# 读取数据
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(data= np.c_[boston['data'], boston['target']], columns= np.append(boston['feature_names'], 'target'))

# 处理缺失值
data = data.dropna()

# 处理异常值
q1 = np.percentile(data['RM'], 25)
q3 = np.percentile(data['RM'],75)
iqr = q3 - q1
data = data.loc[(data['RM'] > q1 - 1.5*iqr) & (data['RM'] < q3 + 1.5*iqr)]

# 特征缩放
mean = np.mean(data['RM'])
std np.std(data['RM'])
data['RM'] = data['RM'].apply(lambda x: (x - mean) / std)

# 绘制图像
plt.scatter(data['RM'], data['target'])
plt.xlabel('Average Number of Rooms per Dwelling')
plt.ylabel('House Price')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用波士顿房价数据集作示例。我们读取数据，处理缺失值、异常和特征放，并使用matplotlib库绘制了散点图。

总结

本攻略介绍了Python中常用的数据预处理技术，包处理缺值、异常和特征缩放。我们提供了两个示例，分别鸢尾花数据集和波士顿房价数据集。数据预处理是数据分析和机器学习中非常重要的一步，它可以高模型的准确性和可靠性。