预处理代码 - 技术栈

一、缺失值处理

删除缺失值：

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data1=data.dropna()#丢弃缺失值 
#dropna()删除缺失值所在行(axis=0)或列(axis=1)，默认为 axis=0

补全

示例数据：

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import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({
    'name': ['Bob', 'Mary', 'Peter', np.nan, 'Lucy'],
    'score': [99, 100, np.nan, 91, 95],
    'class': ['class1', 'class2', 'class1', 'class2', np.nan],
    'sex': ['male', 'fmale', 'male', 'male', 'fmale'],
    'age': [23, 25, 20, 19, 24]
})

(1)均值填充

适用场景：数据整体极值差异不大时
举例：对成年男性身高的缺失值进行填充

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#对data数据中的score进行均值填充
data['score'].fillna(data['score'].mean())

# 结果如下
0     99.00
1    100.00
2     96.25
3     91.00
4     95.00

(2)中位数填充

适用场景：数据整体极值差异较大时

举例：对人均收入进行填充（数据中含有高收入人群：如马总）

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#对data数据中的score进行中位数填充
data['score'].fillna(data['score'].median())

# 结果如下
0     99.0
1    100.0
2     97.0
3     91.0
4     95.0

（3）众数填充

适用数据类型：字符类型｜没有大小关系的数值类型数据
适用场景：大多数情况下
举例：对城市信息的缺失进行填充/对工人车间编号进行填充
代码示例：对data数据中的class进行众数填充（注意：众数填充时要通过索引0进行取值，一组数据的众数可能有多个，索引为0的数据一定会存在）
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```
data['class'].fillna(data['class'].mode()[0])

# 结果如下
0    class1
1    class2
2    class1
3    class2
4    class1
```

(4)前后数据填充

适用场景：数据行与行之间具有前后关系时

举例：学年成绩排行中的某同学某科目成绩丢失

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#代码示例：对data数据中的score进行前后数据填充

# 前文填充
data['score'].fillna(method='pad')
# 后文填充
data['score'].fillna(method='bfill')

# 前文填充结果
0     99.0
1    100.0
2    100.0
3     91.0
4     95.0
# 后文填充结果
0     99.0
1    100.0
2     91.0
3     91.0
4     95.0

(5)自定义数据填充

适用场景：业务规定外的数据

举例：某调查问卷对婚后幸福程度进行调查，到那时很多人是未婚，可以自定义内容表示未婚人群

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#代码示例：对data数据中的name进行自定义数据填充
data['name'].fillna('no_name')

# 结果如下
0        Bob
1       Mary
2      Peter
3    no_name
4       Lucy

(6)Pandas插值填充

适用场景：数据列的含义较为复杂，需要更精确的填充方法时

举例：对所有带有nan的数值列dataframe进行填充

说明：pandas中进行空值填充的方法为interpolate()，该方法的本质是使用各种数学（统计学）中的插值方法进行填充，其中包含最近邻插值法、阶梯插值、线性插值、B样条曲线插值等多种方法。
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```
data['score'].interpolate()

# 结果如下
0     99.0
1    100.0
2     95.5
3     91.0
4     95.0
```
(7)建模填充
适用场景：具有多种数据维度的场景
说明：可以选择不同的回归｜分类模型对数据进行填充
注意：下面的例子中不考虑具体场景，只是用于举例
数值类型数据填充代码示例（线性回归）：

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from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 获取数据
data_train = data.iloc[[0, 1, 3]]

data_train_x = data_train[['age']]
data_train_y = data_train['score']
# 使用线性回归进行拟合
clf = LinearRegression()
clf.fit(data_train_x, data_train_y)
# 使用预测结果进行填充
data['score'].iloc[2] = clf.predict(pd.DataFrame(data[['age']].iloc[2]))

字符类型数据填充代码示例（决策树）：

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from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 获取数据
data_train = data.iloc[[0, 1, 3]]

data_train_x = data_train[['age']]
data_train_y = data_train['class']
# 使用决策树进行拟合
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(data_train_x, data_train_y)
# 使用分类结果进行填充
data['class'].iloc[4] = clf.predict(pd.DataFrame(data[['age']].iloc[4]))[0]

三、异常值检测与处理

异常值检测

**1、**3∂原则

要求：数据服从或近似服从正态分布

在3∂原则下，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值。正负3∂的概率是99.7%，那么距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| > 3∂) <= 0.003，属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。

需要注意的是，3σ方法假设数据服从正态分布，因此在应用时要确保数据的分布近似于正态分布。如果数据不满足这个假设，其他异常值检测方法可能更合适。此外，3σ方法可能对极端值（outliers）不够敏感，因此在某些情况下可能会漏检一些异常值。因此，在实际应用中，通常需要结合其他方法进行异常值检测，以提高检测的准确性。

首先检验数据是否正态分布

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# pvalue大于0.05则认为数据呈正态分布
from scipy import stats
mean = df['age'].mean()
std = df['age'].std()
print(stats.kstest(df['age'],'norm',(mean,std)))

异常值处理

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# 选取小于3个标准差的数据
data = data[np.abs(df['age']- mean) <= 3*std]

如果数据不符合正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来筛选异常值。具体倍数看数据情况和业务需求

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# 定义远离平均值4倍标准差为异常值
a = mean + std*4
b = mean - std*4
data = data[(data['Age'] <= a) & (data['Age'] >= b)]

或者定义为函数：

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def three_sigma(s):
    mu, std = np.mean(s), np.std(s)
    lower, upper = mu-3*std, mu+3*std
    return lower, upper

2、箱型图

利用箱型图的四分位距（IQR） 对异常值进行检测，四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。而我们通过IQR的1.5倍为标准，规定：超过上四分位+1.5倍IQR距离，或者下四分位-1.5倍IQR距离的点为异常值。

numpy的percentile方法。

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data = np.array([2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1000])

Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

outliers = np.where((data < lower_bound) | (data > upper_bound))

print("异常值的索引：", outliers)

也可以使用seaborn的可视化方法 boxplot来实现：

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f,ax=plt.subplots(figsize=(10,8))
sns.boxplot(y='length',data=df,ax=ax)
plt.show()

#或者用pandas自身的plot方法
data['Age'].plot(kind = 'box')

3、标准差的方法(Z-Score)

适用场景：用于检测连续型数据的异常值，数据应该服从正态分布或近似正态分布。
Z-score为标准分数，测量数据点和平均值的距离，若A与平均值相差2个标准差，Z-score为2。当把Z-score=3作为阈值去剔除异常点时，便相当于3sigma。

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import numpy as np
from scipy import stats

data = np.array([2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1000])

z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
threshold = 3
outliers = np.where(z_scores > threshold)

print("异常值的索引：", outliers)

Smoothed Z-Score

通过计算数据点与其周围数据点的标准差来识别异常值，从而将数据平滑化。计算过程如下：

计算滑动窗口内的均值和标准差： 首先，你需要选择一个滑动窗口大小，通常是一个时间窗口（例如，10天）。然后，对于每个数据点，计算在该滑动窗口内的均值（mean）和标准差（standard deviation）。
计算 Z-Score： 对于每个数据点，计算其与滑动窗口内均值的差值，然后除以滑动窗口内的标准差，得到 Z-Score。
平滑 Z-Score： 对计算得到的 Z-Score 序列应用一种平滑技术，例如指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）或简单移动平均（Simple Moving Average，SMA），以减少噪音和平滑数据。
设定阈值： 最后，根据平滑后的 Z-Score，你可以设定一个阈值来识别异常值。如果平滑后的 Z-Score 超过或低于阈值，那么该数据点就被认为是异常值。

对于时间序列数据和需要考虑噪音的情况，Smoothed Z-Score 可能更适合，而对于符合正态分布假设的数据集，Z-Score 通常足够用来检测异常值。

4、基于密度的方法(DBSCAN)

适用场景：适用于数据集中包含群集的情况，可以找出离群的数据点。

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from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

data = np.array([[2], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [1000]])

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2)
labels = dbscan.fit_predict(data)

outliers = np.where(labels == -1)

print("离群值的索引：", outliers)

5、Isolation Forest（孤立森林）：

适用场景：适用于高维数据和数据中包含多种类型的异常值。

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from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

data = np.array([[2], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [1000]])

isolation_forest = IsolationForest(contamination=0.05)
labels = isolation_forest.fit_predict(data)

outliers = np.where(labels == -1)

print("离群值的索引：", outliers)

常值处理方法

删除含有异常值的记录：直接将含有异常值的记录删除；
视为缺失值：将异常值视为缺失值，利用缺失值处理的方法进行处理；
平均值修正：可用前后两个观测值的平均值修正该异常值；
不处理：直接在具有异常值的数据集上进行数据挖掘；

标准化
1、Smoothed z-score识别
相关性分析
PCA降维
ARIMA模型
随机森林