如何预处理数据集

积累知识，胜过积蓄金银！毕竟在文章开发的过程中，会遇到各种各样的问题，往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的，因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《如何预处理数据集》，就带大家讲解一下知识点，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

简介

泰坦尼克号数据集是数据科学和机器学习项目中使用的经典数据集。它包含有关泰坦尼克号乘客的信息，目标通常是预测哪些乘客在灾难中幸存。在构建任何预测模型之前，预处理数据以确保数据干净且适合分析至关重要。这篇博文将指导您完成使用 python 预处理泰坦尼克号数据集的基本步骤。

第 1 步：加载数据

任何数据分析项目的第一步都是加载数据集。我们使用 pandas 库读取包含泰坦尼克号数据的 csv 文件。该数据集包括姓名、年龄、性别、机票、票价以及乘客是否幸存（survived）等特征。

import pandas as pd
import numpy as np

加载泰坦尼克号数据集

titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
titanic.head()

了解数据

数据集包含以下与泰坦尼克号乘客相关的变量：

• 生存：表示乘客是否幸存。

  • 0 = 否
  • 1 = 是

• pclass：乘客的机票舱位。

  • 1 = 一等
  • 2 = 二等
  • 3 = 三等

• 性别：乘客的性别。

• 年龄：乘客的年龄（以岁为单位）。

• sibsp：泰坦尼克号上的兄弟姐妹或配偶的数量。

• parch：泰坦尼克号上的父母或孩子的数量。

• 门票：门票号码。

• 票价：客运票价。

• 客舱：客舱号码。

• 登船：登船港口。

  • c = 瑟堡
  • q = 皇后镇
  • s = 南安普敦

第 2 步：探索性数据分析 (eda)

探索性数据分析（eda）涉及检查数据集以了解其结构以及不同变量之间的关系。此步骤有助于识别数据中的任何模式、趋势或异常。

数据集概述

我们首先显示数据集的前几行并获取统计信息摘要。这让我们了解数据类型、值的范围以及是否存在任何缺失值。

# display the first few rows
print(titanic.head())

# summary statistics
print(titanic.describe(include='all'))

第三步：数据清理

数据清理是处理缺失值、更正数据类型和消除任何不一致的过程。在泰坦尼克号数据集中，age、cabin 和 embarked 等特征存在缺失值。

处理缺失值

为了处理缺失值，我们可以用适当的值填充它们或删除缺失数据的行/列。例如，我们可以用年龄中位数填充缺失的 age 值，并删除缺失 embarked 值的行。

# fill missing age values with the mode
titanic['age'].fillna(titanic['age'].mode(), inplace=true)

# drop rows with missing 'embarked' values
titanic.dropna(subset=['embarked'], inplace=true)

# check remaining missing values
print(titanic.isnull().sum())

第四步：特征工程

特征工程涉及改造现有特征以提高模型性能。此步骤可以包括对分类变量进行编码以缩放数值特征。

编码分类变量

机器学习算法需要数值输入，因此我们需要将分类特征转换为数值特征。我们可以对 sex 和 embarked 等功能使用 one-hot 编码。

# Convert categorical features to numerical
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()

#fit the required column to be transformed
le.fit(df['Sex'])
df['Sex'] = le.transform(df['Sex'])

结论

预处理是任何数据科学项目中的关键步骤。在这篇博文中，我们介绍了加载数据、执行探索性数据分析、清理数据和特征工程的基本步骤。这些步骤有助于确保我们的数据已准备好进行分析或模型构建。下一步是使用这些预处理的数据来构建预测模型并评估其性能。如需进一步了解，请查看我的 colab 笔记本

通过遵循这些步骤，初学者可以在数据预处理方面打下坚实的基础，为更高级的数据分析和机器学习任务奠定基础。快乐编码！

文中关于的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《如何预处理数据集》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。