Python分析特征数据类别与预处理方法速学攻略

概述

数据分析是现代信息技术领域的重要应用之一，Python是其中最为常用的语言之一。在进行数据分析任务时，特征数据的类别和预处理方法往往是至关重要的，因此，本攻略旨在为初学者提供Python分析特征数据类别与预处理方法的介绍。

特征数据类别

特征数据可以分为数值型和非数值型两类。

数值型数据

数值型数据是指可以量化和度量的特征数据类型，例如：

连续型数值特征：包括实数和正整数，在数据集中通常以浮点型或整型表示。
离散型数值特征：包括有限数个值的特征数据类型，通常以整型表示。

在Python中，使用NumPy库可以较为便捷地处理数值型数据。

非数值型数据

非数值型数据是指无法直接量化和度量的特征数据类型，例如：

分类型特征：通常采用类别或标注值表示的特征数据类型。
顺序型特征：具有有序数值的特征数据类型，例如星级、评分等。

在Python中，使用pandas库可以较为便捷地处理非数值型数据。

预处理方法

预处理是数据分析任务中至关重要的一个步骤，需要通过数据预处理，将原始数据转换为适合进行数据分析的形式。常用的预处理方法包括：

数据清洗

数据清洗是指在数据预处理步骤中，对数据集的异常值、缺失值等进行的处理。

在Python中，可以使用pandas库的dropna()函数、fillna()函数、replace()函数等来进行数据清洗。

特征选择

特征选择是指在预处理步骤中对于一些无关特征和噪声特征进行的剔除。

在Python中，可以使用特征选择算法对特征进行选择和筛选，例如：

相关系数法：通过计算特征与目标值之间的相关系数，选择相关性较强的特征。
卡方检验法：通过卡方检验选择与目标值相关性较强的特征。

特征变换

特征变换是指对于原始数据集的特征进行标准化、归一化等数学变换的方法。

在Python中，可以使用scikit-learn库进行特征变换。常见的特征变换包括：

标准化：使得数据在同一数量级上，通过z-score标准化得到的数据符合标准正态分布。
归一化：将所有特征数据值都缩放到0~1的范围内。

示例说明

下面通过两个实例来说明特征数据类别和预处理方法的具体应用。

实例一：泰坦尼克号数据集分析

在这个案例中，我们将通过对泰坦尼克号数据集进行分析，以了解乘客幸存和未幸存之间的关系。

首先，我们需要使用pandas库对数据集进行读取和预处理操作。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('titanic.csv')

# 清洗缺失值
df = df.dropna(subset=['Age','Embarked'])
df = df.reset_index()

# 特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2

# 特征变换
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 对于分类特征数据类型使用哑变量进行编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['Sex', 'Embarked'])
# 对于连续型数值数据类型进行标准化操作
sc = StandardScaler()
df[['Age', 'Fare']] = sc.fit_transform(df[['Age', 'Fare']])

# 构建模型，进行特征选择
X = df[['Pclass', 'Sex_female', 'Sex_male', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare',
        'Embarked_C', 'Embarked_Q', 'Embarked_S']]
y = df['Survived']
test = SelectKBest(score_func=chi2, k=5)
fit = test.fit(X, y)

# 输出得分排名最高的五个特征
print(fit.scores_)
print(X.columns)

这段代码中，我们首先读入泰坦尼克号的数据集，并对数据集进行数据清洗、特征选择、特征变换等操作。最终输出各个特征的得分和得分排名。

实例二：餐厅小费预测

这是一个简单的回归问题，我们需要通过已有的用户消费情况数据来预测顾客留下的小费金额。

对于这个问题，我们可以使用sklearn库中的线性回归模型进行建模。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('tips.csv')

# 特征变换
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将分类特征数据类型使用LabelEncoder进行编码
df['sex'] = LabelEncoder().fit_transform(df['sex'])
df['smoker'] = LabelEncoder().fit_transform(df['smoker'])
df['day'] = LabelEncoder().fit_transform(df['day'])
df['time'] = LabelEncoder().fit_transform(df['time'])

# 数据切分
y = df['tip']
X = df.drop(columns=['tip'])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 构建模型，进行特征选择
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.feature_selection import RFE

model = LinearRegression()
rfe = RFE(estimator=model, n_features_to_select=3, step=1)
rfe.fit(X_train, y_train)

# 输出得分排名最高的五个特征
print(X.columns)
print(rfe.ranking_)

在这段代码中，我们首先读取餐厅小费数据集，并对数据集进行特征变换、数据切分等操作。随后，我们使用线性回归模型和递归特征消耗算法对特征进行选择。对于分类特征数据类型，我们使用LabelEncoder进行编码。最终，输出各个特征的得分和得分排名。