数据分析 —— 数据预处理

一、什么是数据预处理

数据预处理（Data Preprocessing）是数据分析和机器学习中至关重要的步骤，旨在将原始数据转换为更高质量、更适合分析或建模的形式。由于真实世界的数据通常存在不完整、不一致、噪声或冗余等问题，预处理可以帮助提高数据的可用性和模型的性能。

数据预处理的主要步骤

数据清洗（Data Cleaning）
- 处理缺失值：填充（均值、中位数、众数等）、删除缺失样本或字段。
- 处理噪声数据：平滑或剔除异常值（如使用分箱、聚类或统计方法）。
- 纠正不一致数据：统一格式（如日期格式、单位）、修正逻辑错误。
数据集成（Data Integration）
- 合并多个数据源，解决冗余、冲突或重复问题（例如同名不同义的字段）。
数据变换（Data Transformation）
- 标准化（Standardization）：将数据缩放到均值为0、标准差为1（如Z-score）。
- 归一化（Normalization）：将数据缩放到固定范围（如[0,1]）。
- 离散化（Discretization）：将连续数值分段（如年龄分为"青年""中年""老年"）。
- 特征编码：将分类变量转换为数值（如独热编码、标签编码）。
数据归约（Data Reduction）
- 降低数据规模，同时保留关键信息，例如：
  - 特征选择：筛选重要特征（如相关系数、随机森林重要性）。
  - 降维：使用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法压缩维度。
数据分箱（Binning）
- 将连续值划分为区间，减少噪声影响（如将收入分为"低、中、高"）。

数据预处理的目的

提高数据质量：消除噪声、错误和不一致性。
提升模型性能：通过标准化、归一化等手段优化数据分布。
减少计算成本：降维和归约可加速模型训练。
适配算法需求：许多算法对输入数据的格式和范围敏感（如神经网络需要归一化）。

举例说明

原始数据问题：某用户年龄字段包含"-1"（异常值），收入字段有缺失。
预处理后：删除"-1"，用中位数填充缺失值，并对收入进行归一化处理。

数据预处理是数据科学流程中不可或缺的环节，直接影响最终结果的可靠性和模型效果。

二、数据检测

1.准备数据

2.查看NaN值

方法一：

isnull()：是查看数据是否存在NaN值，如果有则返回True

方法二：

notnull()：是查数据是否不存在NaN值，如果不存在则返回True

三、缺失值处理

1.查看缺失值的占比

2.提取出完整的数据

这里使用另外一组数据

3.清除全空值

dropna 是 Pandas 中 DataFrame 的一个方法 ，用于删除包含缺失值（NaN）的行或列，目的是清理数据中的无效缺失信息。
how 是 dropna 方法的一个参数，用于指定删除行或列的条件：
- 当 how='any' 时，只要行或列中 存在任意一个 NaN，就删除该行或列。
- 当 how='all' 时，仅当行或列中 所有值都为 NaN 时，才删除该行或列。

4.筛选非空值数

5.某一列 = NaN，删除整行数据

6.缺失值的替换处理

7.缺失值的填充处理

fillna 是 Pandas 中 DataFrame 的一个方法 ，用于填充数据中的缺失值（NaN），其常见属性（参数）包括 value（填充的具体值）、method（填充方法）、axis（指定轴，0 或 'index' 表示行，1 或 'columns' 表示列）等。
method 是 fillna 方法的一个参数，用于指定填充缺失值的具体方法：
- 'ffill'（forward - fill 的缩写）表示向前填充，即用缺失值前面（按指定轴方向）的非缺失值来填充当前缺失值。例如，若按行方向（axis=0），则用同一列中上方的非缺失值填充下方缺失值；若按列方向（axis=1），则用同一行中前方的非缺失值填充后方缺失值。
- 另一种常见值是 'bfill'（backward - fill 的缩写），表示向后填充，即用缺失值后面（按指定轴方向）的非缺失值来填充当前缺失值。

因为是向上填充，第一行已是最初数据，无法填充

向下填充

四、重复值处理

1.查看重复值

2.删除重复值数据

五、异常值处理

1.异常值替换

存在23和50替换成3和2

2.三西格玛法则

three_sigma(df_obj['A'])：对 df_obj 数据框中的 'A' 列应用 three_sigma 函数，输出为 6 30 Name: A, dtype: int64，表明 'A' 列中存在符合三西格玛法则判定的异常值（这里显示为 6 和 30）。

three_sigma(df_obj['B'])：对 df_obj 数据框中的 'B' 列应用该函数，输出为 Series([], Name: B, dtype: int64)，表示 'B' 列中没有符合三西格玛法则判定的异常值，返回一个空的 Series。

3.箱形图检测

六、数据合并

维度	横向堆叠（列合并）	纵向堆叠（行合并）
方向	左右扩展（新增列）	上下扩展（新增行）
核心操作	`JOIN`（内连接、外连接等）、`merge`、`concat(axis=1)`	`UNION`、`UNION ALL`、`concat(axis=0)`
关键条件	需通过 "键" 对齐列（可能存在列名冲突）	需列结构一致（列数、列名相同或可自动对齐）

连接策略	外连接（横向操作）	内连接（横向操作）
保留记录	至少一个表的所有记录，未匹配列填 `NULL`	仅保留两表连接键完全匹配的记录
典型场景	保留所有数据（如客户全量信息，无论是否有消费记录）	筛选交集数据（如同时存在于两个表中的用户）

总结

横向堆叠是列合并，外连接是横向合并时保留非匹配记录的策略；
纵向堆叠是行合并，与内连接无直接关联（内连接属于横向合并的匹配策略）。
混淆点：内连接本质是横向操作（列合并 + 筛选行），而纵向堆叠是单纯的行追加，两者分属不同数据合并维度。

python 复制代码

pd.concat(
    objs,                # 需要合并的对象列表（DataFrame/Series）
    axis=0,              # 合并方向：0=纵向（默认），1=横向
    join='outer',        # 连接方式：'outer'（默认）外连接（并集）或 'inner'内连接（交集）
    ignore_index=False,  # 是否重置索引
    keys=None,           # 创建多层索引
    sort=False,          # 是否对列排序（axis=1 时）
    verify_integrity=False  # 是否检查重复索引
)

1.横向堆叠与外连接（并集）

2.纵向堆叠与内连接（交集）

3.主键合并

python 复制代码

pd.merge(
    left,                # 左侧 DataFrame
    right,               # 右侧 DataFrame
    how='inner',         # 连接方式：'inner'（默认）、'outer'、'left'、'right'
    on=None,             # 用于连接的列名（必须同时存在于左右 DataFrame 中）
    left_on=None,        # 左侧 DataFrame 中用于连接的列
    right_on=None,       # 右侧 DataFrame 中用于连接的列
    left_index=False,    # 是否使用左侧 DataFrame 的索引作为键
    right_index=False,   # 是否使用右侧 DataFrame 的索引作为键
    suffixes=('_x', '_y') # 用于区分重复列的后缀
)

与其他合并函数的对比

函数	核心特点	适用场景
`pd.merge()`	按键连接，支持多种连接类型（SQL 风格）	基于共同列合并数据
`pd.concat()`	按行 / 列堆叠，支持多层索引	快速合并同结构数据
`df.join()`	基于索引的快速合并（默认左连接）	按索引合并多个 DataFrame

内连接规则 ：仅保留 'key' 列在两表中都存在的值（K0 和 K2），以 left 的 key 为主，找共同有的元素

4.笛卡尔连接

关键点：on='key'

5.左连接合并

6.根据索引合并

为什么C和D的值的NaN？因为 right 的标签的 abc，不是012

7.合并重叠数据

基本语法

复制代码

df1.combine_first(df2)  # 用 df2 的值填充 df1 的缺失值

注意：right的标签顺序

七、数据重塑

方法	转换方向	作用
`stack()`	列 → 行（宽 → 长）	将列标签转为行索引（多级索引）
`unstack()`	行 → 列（长 → 宽）	将行索引转为列标签（常用于逆操作）
`melt()`	多列 → 两列（id_vars + value_vars）	将指定列保留为标识符，其余列转为值列

1.stack（）方法

2.unstack（）方法

3.重塑旋转

future_stack=True 是 Pandas 2.1.0 版本引入的一个参数，用于启用 stack() 方法的新实现逻辑 。这个参数的出现是为了平滑过渡到未来版本中默认的 stack() 行为，避免旧代码在升级后产生意外结果。

新旧实现的核心差异

场景	旧实现（默认 stack（））	新实现 stack（future_stack=True）
处理缺失值（NaN）	可能静默丢弃或保留 `NaN`，取决于索引对齐方式	严格保留所有索引，未匹配的值用 `NaN` 填充
多级索引堆叠	行为较宽松，可能导致索引层级混乱	强制保持索引层级的一致性，避免潜在的歧义
重复列名处理	允许重复列名，堆叠后可能生成重复的索引	强制要求列名唯一（否则抛出 `ValueError`）
性能优化	某些情况下可能较慢	优化了内存使用和计算效率

level=1 表示对列索引的第二层（"A 教室""B 教室" 这一层）进行堆叠

关键差异总结

参数	堆叠层级	结果索引层级	列维度保留情况
`level=-1（默认）`	所有列索引层级	原行索引 + 所有列层级	无（全部转为行）
`level=1`	仅第 1 层列索引	原行索引 + 第 1 层列索引	第 0 层列索引保留为列

核心作用

列转行：将 DataFrame 中指定层级的列索引（若有多级列索引）移动到行索引，形成多级行索引。
结构转换：例如，原数据中某几列代表不同分类的指标，堆叠后这些分类指标转为行的一部分，数据整体更 "长" 更 "窄"。

4.轴向旋转

pivot() 是数据处理中用于重塑数据结构的函数，常见于 Pandas 库，作用类似 "透视表"，能将数据从长格式转换为宽格式，便于分析。

Pandas 中 pivot() 的语法与参数

语法：pivot(index=None, columns=None, values=None) → DataFrame
参数说明 ：
- index：指定一列作为新 DataFrame 的行索引。
- columns：指定一列的值作为新 DataFrame 的列名（必须传值）。
- values：指定一列作为新 DataFrame 的值（可选，若省略，原 DataFrame 的列会保留在结果中）。

形成一个直观的手机降价对比图

八、数据转换

1.面元划分

pd.cut() 是 Pandas 库中用于将连续型数值数据切分为离散区间（分箱）的函数，常用于数据预处理、分组分析或可视化。通过设定区间规则，它能将连续值转换为分类数据（如将年龄分为 "青年""中年""老年"），便于进一步分析。
pd.cut() 是 Pandas 中用于将连续型数据划分为离散区间（分箱）的函数，其参数说明如下：

x

输入的一维数据（如 Series、数组或列表），是待分箱的数据源，必须为一维结构。

bins

定义分箱的依据，有三种形式：

若为整数，表示将数据等宽划分为指定数量的区间（如 bins=3 表示分成 3 个等宽区间）。

若为序列（如 [10, 20, 30]），按指定边界划分区间（区间默认为左开右闭，如 (10,20]）。

若为 间隔索引 （IntervalIndex），需确保区间不重叠。

right

布尔值，默认为 True，表示区间是否包含右边界。

例：bins=[1,2,3] 且 right=True 时，区间为 (1,2]、(2,3]；若 right=False，则为 [1,2)、[2,3)。

labels

为分箱指定标签，需与分箱数量一致。

若为数组，标签直接对应每个区间（如 labels=['低','中','高']）。

若为 False ，则返回数据所在区间的整数指示（如 0,1,2 表示第 1、2、3 个区间）。

retbins

布尔值，默认为 False。若设为 True，除返回分箱结果外，还会返回区间边界。

precision

整数，默认 3，用于指定区间边界的小数精度（如 precision=2 表示保留两位小数）。

include_lowest

布尔值，默认为 False，表示区间左边界是否闭合。

例：bins=[10,20] 且 include_lowest=True 时，左区间为 [10,20]（否则为 (10,20]）。

duplicates

处理分箱临界值重复的方式，可选 'raise'（默认，重复时报错）或 'drop'（忽略重复边界）。

2.哑变量处理

哑变量处理（Dummy Variable Treatment）是将分类变量（如性别、职业、商品类别等非数值型变量）转换为若干个二元变量（取值为 0 或 1）的过程。其核心目的是将定性的分类信息转化为数值形式，使机器学习、统计分析等模型能够有效处理这些数据。例如，性别变量有 "男""女" 两类，可生成一个哑变量（1 代表男，0 代表女）；若分类变量有n个类别，通常生成\(n-1\)个哑变量（以其中一个类别作为参照），避免多重共线性。
pd.get_dummies() 是 Pandas 中用于将分类变量转换为哑变量（虚拟变量）的函数，其常见参数如下：

data

必选参数，输入需要进行哑变量转换的数据，支持 Series、DataFrame 或类似数组（array-like）的结构。

prefix

可选参数，用于定义哑变量列名的前缀。可以是字符串、字符串列表或字典（键为列名，值为对应前缀）。例如，设置 prefix='cat'，生成的哑变量列名可能为 cat_类别1、cat_类别2。

prefix_sep

可选参数，默认为 '_'，用于连接前缀和原始列名（当前缀存在时）。如 prefix='cat' 且 prefix_sep='/'，列名可能为 cat/类别1。

dummy_na

可选参数，布尔值，默认为 False。若设为 True，会为缺失值（NaN）单独生成一列（值为 1 表示该样本为缺失值，否则为 0）。

columns

可选参数，指定需要进行哑变量编码的列。若为 None（默认），则对所有 object、string 或 category 数据类型的列进行转换。

sparse

可选参数，布尔值，默认为 False。若设为 True，返回的哑变量数据将以稀疏矩阵形式存储，用于节省内存（适用于大量零值的场景）。

drop_first

可选参数，布尔值，默认为 False。若设为 True，会删除每个分类变量的第一个类别对应的哑变量列，以避免多重共线性（常用于回归分析等场景）。

dtype

可选参数，指定生成的哑变量列的数据类型（如 np.uint8、bool 等），默认为 np.uint8。