数据预处理（1） ——数据清洗 使用python（sklearn，pandas，numpy）实现
数据预处理的主要任务有：
②人工填写缺失值：一般情况下，该方法很费时。
③使用一个全局常量填充缺失值：将缺失值用同一个常数（如Unknown或﹣∞）替换。如果缺失值都用Unknown替换，则挖掘程序可能误认为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相同的值“Unknown”。因此此方法虽然简单但不可靠。
⑤使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值，例如，将顾客按credit_risk分类，则用具有相同信用度给定元组的顾客的平均收入替换income中的缺失值。
（2）噪声数据处理
噪声（noise）是被测量的变量的随机误差或方差。给定一个数值属性（如price），怎样才能光滑数据，去掉噪声？下面介绍数据光滑技术。
①分箱（binning）：分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据的值。有序值分布到一些桶或箱中。由于分箱方法考察近邻的值，因此是对数据进行局部光滑。
例如：price排序后数据（美元）：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为（等频）箱：
箱1:4,8,15
箱2:21,21,24
箱3:25,28,34
（3)数据不一致的处理
作为一位数据分析人员，应当警惕编码使用的不一致问题和数据表示的不一致问题（如日期“2004/12/25”和“25/12/2004”）。字段过载（field overloading）是另一种错误源，通常是由如下原因导致：开发者将新属性的定义挤压到已经定义的属性的未使用（位）部分（例如，使用一个属性未使用的位，该属性取值已经使用了32位中的31位）。
一、数据预处理
1.数据清洗
2.数据集成
3.数据转换
4.数据归约
1.数据清洗
现实世界的数据一般是不完整的、有噪声的和不一致的。数据清理例程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，纠正数据中的不一致。
（以上为使用的数据）
①忽略元组：当缺少类标号时通常这样做。除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。
import pandas as pd
data=pd.read_csv('train.csv')
data.drop('Cabin',axis=1,inplace=True)②人工填写缺失值：一般情况下，该方法很费时。
③使用一个全局常量填充缺失值：将缺失值用同一个常数（如Unknown或﹣∞）替换。如果缺失值都用Unknown替换，则挖掘程序可能误认为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相同的值“Unknown”。因此此方法虽然简单但不可靠。
data.Cabin.fillna('unknown',inplace=True)#data里cabin的用unknown填充
data.Age.fillna(data.Age.mean(),inplace=True)#Age里的缺失值用Age的平均数填充⑤使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值，例如，将顾客按credit_risk分类，则用具有相同信用度给定元组的顾客的平均收入替换income中的缺失值。
col=['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked', 'female', 'male']#选出不含空值的属性 注意：这里的数据已经做过处理，已经把字符串型转为数字型notnull=data[pd.notnull(data.Age)]
isnull=data[pd.isnull(data.Age)]
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
G=GradientBoostingRegressor()
G.fit(notnull[col].values,notnull.Age)
isnull.Age=G.predict(isnull[col])
data.Age[pd.isnull(data.Age)]=isnull.Age
（2）噪声数据处理
噪声（noise）是被测量的变量的随机误差或方差。给定一个数值属性（如price），怎样才能光滑数据，去掉噪声？下面介绍数据光滑技术。
①分箱（binning）：分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据的值。有序值分布到一些桶或箱中。由于分箱方法考察近邻的值，因此是对数据进行局部光滑。
例如：price排序后数据（美元）：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为（等频）箱：
箱1:4,8,15
箱2:21,21,24
箱3:25,28,34
c=[4,8,15,21,21,24,25,28,34]
c=pd.Series(c)
s=pd.qcut(c,[0,0.33,0.66,1])
pd.groupby(c,by=s).mean()用箱均值光滑：
箱1:9,9,9
箱2:22,22,22
箱3:29,29,29
pd.groupby(c,by=s).min()用箱边界光滑：
箱1:4,4,15
箱2:21,21,24
箱3:25,25,34
pd.groupby(c,by=s).max()
pd.groupby(c,by=s).min()
②回归：可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据。
③聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值视为离群点。
from sklearn.cluster import KMeans
c=[4,8,15,21,21,24,25,28,34]
K=KMeans(n_clusters=3)
import numpy as np
c=np.array(c)
c=c.reshape(9,1)
K.fit(c)
center=K.cluster_centers_
c=center[K.predict(c)]
print c（3)数据不一致的处理
作为一位数据分析人员，应当警惕编码使用的不一致问题和数据表示的不一致问题（如日期“2004/12/25”和“25/12/2004”）。字段过载（field overloading）是另一种错误源，通常是由如下原因导致：开发者将新属性的定义挤压到已经定义的属性的未使用（位）部分（例如，使用一个属性未使用的位，该属性取值已经使用了32位中的31位）。
参考文献https://www.douban.com/note/128949687/
本人小白，能力有限，若有错误，请大家指正。