对pandas进行数据预处理的实例讲解
参加kaggle数据挖掘比赛,就第一个赛题Titanic的数据,学习相关数据预处理以及模型建立,本博客关注基于pandas进行数据预处理过程。包括数据统计、数据离散化、数据关联性分析
引入包和加载数据
1 2 3 4 5 | import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_df = pd.read_csv('../datas/test.csv') # test set combine = [train_df, test_df] |
清洗数据
查看数据维度以及类型
缺失值处理
查看object数据统计信息
数值属性离散化
计算特征与target属性之间关系
查看数据维度以及类型
1 2 3 4 5 6 | #查看前五条数据 print train_df.head(5) #查看每列数据类型以及nan情况 print train_df.info() # 获得所有object属性 print train_data.describe(include=['O']).columns |
查看object数据统计信息
1 2 3 4 5 6 7 8 | #查看连续数值属性基本统计情况 print train_df.describe() #查看object属性数据统计情况 print train_df.describe(include=['O']) # 统计Title单列各个元素对应的个数 print train_df['Title'].value_counts() # 属性列删除 train_df = train_df.drop(['Name', 'PassengerId'], axis=1) |
缺失值处理
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | # 直接丢弃缺失数据列的行 print df4.dropna(axis=0,subset=['col1']) # 丢弃nan的行,subset指定查看哪几列 print df4.dropna(axis=1) # 丢弃nan的列 # 采用其他值填充 dataset['Cabin'] = dataset['Cabin'].fillna('U') dataset['Title'] = dataset['Title'].fillna(0) # 采用出现最频繁的值填充 freq_port = train_df.Embarked.dropna().mode()[0] dataset['Embarked'] = dataset['Embarked'].fillna(freq_port) # 采用中位数或者平均数填充 test_df['Fare'].fillna(test_df['Fare'].dropna().median(), inplace=True) test_df['Fare'].fillna(test_df['Fare'].dropna().mean(), inplace=True) |
数值属性离散化,object属性数值化
1 2 3 4 5 6 7 | # 创造一个新列,FareBand,将连续属性Fare切分成四份 train_df['FareBand'] = pd.qcut(train_df['Fare'], 4) # 查看切分后的属性与target属性Survive的关系 train_df[['FareBand', 'Survived']].groupby(['FareBand'], as_index=False).mean().sort_values(by='FareBand', ascending=True) # 建立object属性映射字典 title_mapping = {"Mr": 1, "Miss": 2, "Mrs": 3, "Master": 4, "Royalty":5, "Officer": 6} dataset['Title'] = dataset['Title'].map(title_mapping) |
计算特征与target属性之间关系
object与连续target属性之间,可以groupby均值
object与离散target属性之间,先将target数值化,然后groupby均值,或者分别条形统计图
连续属性需要先切割然后再进行groupby计算,或者pearson相关系数
1 | print train_df[['AgeBand', 'Survived']].groupby(['AgeBand'], as_index=False).mean().sort_values(by='AgeBand', ascending=True) |
总结pandas基本操作
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | ”' 创建df对象 ””' s1 = pd.Series([1,2,3,np.nan,4,5]) s2 = pd.Series([np.nan,1,2,3,4,5]) print s1 dates = pd.date_range(“20130101”,periods=6) print dates df = pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns=list(“ABCD”)) # print df df2 = pd.DataFrame({“A”:1, ‘B':pd.Timestamp(‘20130102'), ‘C':pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'), ‘D':np.array([3]*4,dtype=np.int32), ‘E':pd.Categorical([‘test','train','test','train']), ‘F':'foo' }) # print df2.dtypes |
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以上这篇对pandas进行数据预处理的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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