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文本--->数值preprocessing.LabelEncoder：标签专用，能够将分类转换为分类数值
preprocessing.OrdinalEncoder：特征专用，能够将分类特征转换为分类数值
preprocessing.OneHotEncoder：独热编码，创建哑变量
缺失值处理
一般有平均值（mean），中位数（median），众数（mode）
在dataframe中进行填补
# 用中位数进行填补
data.loc:,"age" = data.loc:,"age".fillna(data.loc:."age".median())
# 用众数进行填补
data.fillna(df.mode().iloc0) # df.mode()，计算众数，取每列第一个众数（如果有多个众数）
# 删除缺失值所在行
data.dropna(axis=0,inplace=True)
# 使用线性插值方法填补缺失值（连续值）
data = data.interpolate(method='linear', axis=0)
# 删除重复的行
data.drop_duplicates(keep="first",inplace=True)
inplace=True表示在原数据上进行修改，而不是创造一个副本
axis=0，删除有缺失值的行。axis=1，删除有缺失值的列。
使用模型填补缺失值（随机森林）
python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
data2 = data.copy()
for i in['col1','col2']:
#构建我们的新特征矩阵和新标签
df = data2
y= df[i]
x= df.iloc[:,df.columns != i]
#在新特征矩阵中，对含有缺失值的列，进行的填补
x0=SimpleImputer(missing_values=np.nan,
strategy='constant',fill_value=0).fit_transform(x)
#找出我们的训练集和测试集
Ytrain = y[y.notnull()]
Ytest = y[y.isnu1l()]
Xtrain = x0[Ytrain.index,:]
Xtest =x0[Ytest.index,:]
#用随机森林回归来填补缺失值
if(Xtest.sum()!=0):
rfc = RandomForestRegressor(nestimators=100)
rfc = rfc.fit(Xtrain,ytrain)
predict =rfc.predict(Xtest)
#将填补好的特征返回到我们的原始的特征矩阵中
data.loc[data[i].isnull(),i] = predict异常值
删除异常值
根据箱线图的标准确定了异常值的边界：
python
# 计算每列数据的箱线图边界
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 删除超出边界的行
df = df[(df >= lower_bound) & (df <= upper_bound)].dropna()使用Z-score，定义了异常值的阈值为均值的两倍标准差：
python
# 计算每列的均值和标准差
mean = df.mean()
std = df.std()
# 定义异常值的阈值（均值的两倍标准差）
threshold = 2
# 使用条件过滤删除异常值
df = df[(np.abs((df - mean)/std) < threshold).all(axis=1)] #沿着行的方向进行操作数据无量纲化
中心化
数据归一化
preprocessing.MinMaxScaler
当数据(x)按照最小值中心化后，再按极差（最大值 - 最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到0,1之间，而这个过程，就叫做数据归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling)。注意，Normalization是归一化，不是正则化，真正的正则化是regularization，不是数据预处理的一种手段。归一化之后的数据服从正态分布，公式如下：
python
from sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
data = pd.DataFrame(data)
scaler = MinMaxScaler()
data_1 = scaler.fit_transform(data)
# 使用MinMaxScaler的参数feature_range实现将数据归一化到[0,1]以外的范围中
scaler_! = MinMaxScaler(feature_range=[5,10])
data_1 = scaler_1.fit_transform(data)
# 使用numpy
X_nor = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
X_nor如果要分训练集和测试集，则对训练集进行fit，即求 min(x) 和 max(x) ，对训练接和测试集进行transform，即二者都使用训练集的 min(x) 和 max(x) 进行归一化。
数据标准化
当数据(x)按均值(μ)中心化后，再按标准差(σ)缩放，数据就会服从为均值为0，方差为1的正态分布（即标准正态分布），而这个过程，就叫做数据标准化（Standardization，又称Z-score normalization)，公式如下：
python
from sklearn.preprocessing import StandarScaler
scaler = StandarScaler()
data_1 = scaler.fit_transform(data)
scaler.mean_
scaler.var_StandardScaler和MinMaxScaler选哪个？
看情况。大多数机器学习算法中，会选择StandardScaler来进行特征缩放，因为MinMaxScaler对异常值非常敏感。在PCA，聚类，逻辑回归，支持向量机，神经网络这些算法中，StandardScaler往往是最好的选择。MinMaxScaler在不涉及距离度量、梯度、协方差计算以及数据需要被压缩到特定区间时使用广泛，比如数字图像处理中量化像素强度时，都会使用MinMaxScaler将数据压缩于0,1区间之中。
建议先试试看StandardScaler，效果不好换MinMaxScaler。
缩放处理
缩放的本质是通过除以一个固定值，将数据固定在某个范围之中，取对数也算是一种缩放处理。
转换数据类型
文本--->数值
preprocessing.LabelEncoder：标签专用，能够将分类转换为分类数值
python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y = data.iloc[:,-1]
le = LabelEncoder()
le.fit(y)
label = le.transform(y)
data.iloc[:,-1] = labelpreprocessing.OrdinalEncoder：特征专用，能够将分类特征转换为分类数值
python
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
data_.iloc[:,1:-1]= ordinalEncoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])类别OrdinalEncoder可以用来处理有序变量，但对于名义变量，我们只有使用哑变量的方式来处理，才能够尽量向算法传达最准确的信息：
这样的变化，让算法能够彻底领悟，原来三个取值是没有可计算性质的，是"有你就没有我"的不等概念。
因此我们需要使用独热编码，将特征转换为哑变量
preprocessing.OneHotEncoder：独热编码，创建哑变量
python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
result = OneHotEncoder(categories='auto').fit_transform(X).toarray()
#axis=1,表示跨行进行合并，也就是将量表左右相连，如果是axis=0，就是将量表上下相连
newdata = pd.concat([data,pd.DataFrame(result)],axis=1)