Python----数据预处理

1. 导入标准库

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

2. 导入数据集

   dataset = pd.read_csv('data (1).csv')  # read_csv：读取csv文件
   #创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量
   #iloc表示选取数据集的某行某列；逗号之前的表示行，之后的表示列；冒号表示选取全部，没有冒号，则表示选取第几列；values表示选取数据集里的数据。
   X = dataset.iloc[:, :-1].values # 选取数据，不选取最后一列。
   y = dataset.iloc[:, 3].values # 选取数据,选取每行的第3列数据

3. 缺失数据

   from sklearn.preprocessing import Imputer #进行数据挖掘及数据分析的标准库，Imputer缺失数据的处理
   #Imputer中的参数：missing_values 缺失数据，定义怎样辨认确实数据，默认值：nan ;strategy 策略，补缺值方式 ： mean-平均值 ， median-中值 ， most_frequent-出现次数最多的数 ； axis =0取列 =1取行 
   imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)
   imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])#拟合fit
   X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])

4. 分类数据

   from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
   labelencoder_X=LabelEncoder()
   X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
   onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features=[0])
   X=onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
   #因为Purchased是因变量，Python里面的函数可以将其识别为分类数据，所以只需要LabelEncoder转换为分类数字
   labelencoder_y=LabelEncoder()
   y=labelencoder_y.fit_transform(y)

5. 将数据集分为训练集和测试集

   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)
   #X_train（训练集的字变量）,X_test（测试集的字变量）,y_train（训练集的因变量）,y_test（训练集的因变量）
   #训练集所占的比重0.2~0.25，某些情况也可分配1/3的数据给训练集；train_size训练集所占的比重
   #random_state决定随机数生成的方式，随机的将数据分配给训练集和测试集；random_state相同时会得到相同的训练集和测试集

6. 特征缩放

   #特征缩放（两种方式：一：Standardisation(标准化）；二：Normalisation（正常化））
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   sc_X=StandardScaler()
   X_train=sc_X.fit_transform(X_train)#拟合,对X_train进行缩放
   X_test=sc_X.transform(X_test)#sc_X已经被拟合好了，所以对X_test进行缩放时，直接转换X_test

7. 数据预处理模板
   （1）导入标准库
   （2）导入数据集
   （3）缺失和分类很少遇到
   （4）将数据集分割为训练集和测试集
   （5）特征缩放，大部分情况下不需要，但是某些情况需要特征缩放