[Python知识库]python数据预处理：补充缺失数据，划分训练集和测试集

1. 算法处理的是数据，不是字符串，也不是布尔值True或者False。

2. 不可以删除数据。可以求平均值

3. 对于字符串类型以及布尔类型的分类数据。需要转换成0，1，2这样的数字索引。

1. 导入数据，划分自变量、因变量，补充缺失值

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset=pd.read_csv('Data2.csv')

X=dataset.iloc[:,:-1].values# 取每一行的前3列
y=dataset.iloc[:,3].values# 取所有行的最后一列

# 用平均数补充缺失值
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy="mean")
imputer=imputer.fit(X[:,1:3])
X[:,1:3]=imputer.transform(X[:,1:3])```

使用数据如下：

Country Age Salary Purchased
0 France 44.0 72000.0 No
1 Spain 27.0 48000.0 Yes
2 Germany 30.0 54000.0 No
3 Spain 38.0 61000.0 No
4 Germany 40.0 NaN Yes
5 France 35.0 58000.0 Yes
6 Spain NaN 52000.0 No
7 France 48.0 79000.0 Yes
8 Germany 50.0 83000.0 No
9 France 37.0 67000.0 Yes

2. 字符串编码成数字或onehot

直接对字符编码成1，2，3的缺点

本来平等的字符串，变成1，2，3之后，好像有先后或者大小顺序了。这不太好，所以要用onehot编码。

#直接编码成数字
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labelencoder_y=LabelEncoder()
y=labelencoder_y.fit_transform(y)

labelencoder_X=LabelEncoder()
X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])

# 改成onehot编码，只对第一列就可以
#onehot编码
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
onehotencoder = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), [0])], remainder = 'passthrough')

X = onehotencoder.fit_transform(X)

3. 划分训练集与测试集

#from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)

4. 特征缩放

避免因为数据量级的不同导致不同特征对结果的影响不同。
特征缩放有两种方式：

1. 标准化
2. 归一化
   标准化：

归一化

#工资比年龄的数字大，所以需要进行特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

standardScaler=StandardScaler()
X_train=standardScaler.fit_transform(X_train)
X_test=standardScaler.transform(X_test)

步骤回顾

1. pandas导入数据
2. 自变量和因变量分离
3. 缺失值处理
4. 字符串变成数字
5. 划分训练集和测试集
6. 特征缩放

注意事项总结：

1. 不能有数据缺失的情况
2. 所有分类类型的数据变成数字类型的数据
3. 特征缩放。算法不能知道哪个特征更重要，不能让某个特征主导了计算结果。应该让不同的特征无差别地影响结果。

预处理的好处是能够更快地收敛，更接近真实的结果，会极大地减少训练的时间，提升预测的准确度。

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