pandas用众数填充缺失值_sklearn中的数据预处理和特征工程

小伙伴们大家好~o()ブ,我是菜菜,我的开发环境是Jupyter

lab,所用的库和版本大家参考:

Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上

Scikit-learn 0.20.0

(你的版本至少要0.19

Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0

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sklearn中的数据预处理和特征工程

sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块,虽然刚接触sklearn时,大家都会为其中包含的各种算法的广度深度所震惊,但其实sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的,两个板块互相交互,为建模之前的全部工程打下基础。

模块preprocessing:几乎包含数据预处理的所有内容

模块Impute:填补缺失值专用

模块feature_selection:包含特征选择的各种方法的实践

模块decomposition:包含降维算法

2 数据预处理

Preprocessing & Impute

2.1

数据无量纲化

在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;而在距离类模型,譬如K近邻,K-Means聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好。)

数据的无量纲化可以是线性的,也可以是非线性的。线性的无量纲化包括中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction)处理和缩放处理(Scale)。中心化的本质是让所有记录减去一个固定值,即让数据样本数据平移到某个位置。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。

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:

在sklearn当中,我们使用preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能。MinMaxScaler有一个重要参数,feature_range,控制我们希望把数据压缩到的范围,默认是[0,1]。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

不太熟悉numpy的小伙伴,能够判断data的结构吗?

如果换成表是什么样子?

import pandas as pd

pd.DataFrame(data)

实现归一化

scaler = MinMaxScaler() #实例化

scaler = scaler.fit(data) #fit,在这里本质是生成min(x)和max(x)

result = scaler.transform(data) #通过接口导出结果

result

result_ = scaler.fit_transform(data) #训练和导出结果一步达成

scaler.inverse_transform(result) #将归一化后的结果逆转

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

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

scaler = MinMaxScaler(feature_range=[5,10]) #依然实例化

result = scaler.fit_transform(data) #fit_transform一步导出结果

result

当X中的特征数量非常多的时候,fit会报错并表示,数据量

太大了我计算不了

此时使用partial_fit作为训练接口

scaler =

scaler.partial_fit(data)

BONUS: 使用numpy来实现归一化

import numpy as np

X = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]])

preprocessing.StandardScaler

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:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

scaler = StandardScaler() #实例化

scaler.fit(data) #fit,本质是生成均值和方差

scaler.mean_ #查看均值的属性mean_

scaler.var_ #查看方差的属性var_

x_std = scaler.transform(data) #通过接口导出结果

x_std.mean() #导出的结果是一个数组,用mean()查看均值

x_std.std() #用std()查看方差

scaler.fit_transform(data) #使用fit_transform(data)一步达成结果

scaler.inverse_transform(x_std) #使用inverse_transform逆转标准化

对于StandardScaler和MinMaxScaler来说,空值NaN会被当做是缺失值,在fit的时候忽略,在transform的时候保持缺失NaN的状态显示。并且,尽管去量纲化过程不是具体的算法,但在fit接口中,依然只允许导入至少二维数组,一维数组导入会报错。通常来说,我们输入的X会是我们的特征矩阵,现实案例中特征矩阵不太可能是一维所以不会存在这个问题。

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。

除了StandardScaler和MinMaxScaler之外,sklearn中也提供了各种其他缩放处理(中心化只需要一个pandas广播一下减去某个数就好了,因此sklearn不提供任何中心化功能)。比如,在希望压缩数据,却不影响数据的稀疏性时(不影响矩阵中取值为0的个数时),我们会使用MaxAbsScaler;在异常值多,噪声非常大时,我们可能会选用分位数来无量纲化,此时使用RobustScaler。更多详情请参考以下列表。

2.2 缺失值

机器学习和数据挖掘中所使用的数据,永远不可能是完美的。很多特征,对于分析和建模来说意义非凡,但对于实际收集数据的人却不是如此,因此数据挖掘之中,常常会有重要的字段缺失值很多,但又不能舍弃字段的情况。因此,数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值。

import pandas as pd

data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class

week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",index_col=0)

data.head()

在这里,我们使用从泰坦尼克号提取出来的数据,这个数据有三个特征,一个数值型,两个字符型,标签也是字符型。从这里开始,我们就使用这个数据给大家作为例子,让大家慢慢熟悉sklearn中数据预处理的各种方式。

impute.SimpleImputer

class sklearn.impute.SimpleImputer(missing_values=nan, strategy=’mean’, fill_value=None, verbose=0, copy=True)

在讲解随机森林的案例时,我们用这个类和随机森林回归填补了缺失值,对比了不同的缺失值填补方式对数据的影响。这个类是专门用来填补缺失值的。它包括四个重要参数:

参数

含义&输入

missing_values

告诉SimpleImputer,数据中的缺失值长什么样,默认空值np.nan

strategy

我们填补缺失值的策略,默认均值。 输入“mean”使用均值填补(仅对数值型特征可用)

输入“median"用中值填补(仅对数值型特征可用) 输入"most_frequent”用众数填补(对数值型和字符型特征都可用)

输入“constant"表示请参考参数“fill_value"中的值(对数值型和字符型特征都可用)

fill_value

当参数startegy为”constant"的时候可用,可输入字符串或数字表示要填充的值,常用0

copy

默认为True,将创建特征矩阵的副本,反之则会将缺失值填补到原本的特征矩阵中去。

data.info()

BONUS:用Pandas和Numpy进行填补其实更加简单

import pandas as pd

data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",index_col=0)

data.head()

data.loc[:,"Age"] = data.loc[:,"Age"].fillna(data.loc[:,"Age"].median())

.fillna

在DataFrame里面直接进行填补

data.dropna(axis=0,inplace=True)

.dropna(axis=0)删除所有有缺失值的

行,.dropna(axis=1)删除所有有缺失值的列

参数inplace,为True表示在原数据集上进行修改,为False

表示生成一个复制对象,不修改原数据,默认False

2.3

处理分类型特征:编码与哑变量

在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型)。然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的。比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"],付费方式可能包含["支付宝",“现金”,“微信”]等等。在这种情况下,为了让数据适应算法和库,我们必须将数据进行编码,即是说,将文字型数据转换为数值型。

preprocessing.LabelEncoder:标签专用,能够将分类转换为分类数值

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

y = data.iloc[:,-1] #要输入的是标签,不是特征矩阵,所以允许一维

le = LabelEncoder() #实例化

le = le.fit(y) #导入数据

label = le.transform(y) #transform接口调取结果

le.classes_ #属性.classes_查看标签中究竟有多少类别

label #查看获取的结果label

le.fit_transform(y) #也可以直接fit_transform一步到位

le.inverse_transform(label) #使用inverse_transform可以逆转

data.iloc[:,-1] = label #让标签等于我们运行出来的结果

data.head()

preprocessing.OrdinalEncoder:特征专用,能够将分类特征转换为分类数值

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

preprocessing.OneHotEncoder:独热编码,创建哑变量

我们刚才已经用OrdinalEncoder把分类变量Sex和Embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门Embarked这一列中,我们使用[0,1,2]代表了三个不同的舱门,然而这种转换是正确的吗?

我们来思考三种不同性质的分类数据:

1) 舱门(S,C,Q)

三种取值S,C,Q是相互独立的,彼此之间完全没有联系,表达的是S≠C≠Q的概念。这是名义变量。

2) 学历(小学,初中,高中)

三种取值不是完全独立的,我们可以明显看出,在性质上可以有高中>初中>小学这样的联系,学历有高低,但是学历取值之间却不是可以计算的,我们不能说小学 + 某个取值 = 初中。这是有序变量。

3) 体重(>45kg,>90kg,>135kg)

各个取值之间有联系,且是可以互相计算的,比如120kg - 45kg = 90kg,分类之间可以通过数学计算互相转换。这是有距变量。

然而在对特征进行编码的时候,这三种分类数据都会被我们转换为[0,1,2],这三个数字在算法看来,是连续且可以计算的,这三个数字相互不等,有大小,并且有着可以相加相乘的联系。所以算法会把舱门,学历这样的分类特征,都误会成是体重这样的分类特征。这是说,我们把分类转换成数字的时候,忽略了数字中自带的数学性质,所以给算法传达了一些不准确的信息,而这会影响我们的建模。

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。在我们的数据中,性别和舱门,都是这样的名义变量。因此我们需要使用独热编码,将两个特征都转换为哑变量。

data.head()

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

X = data.iloc[:,1:-1]

enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X)

result = enc.transform(X).toarray()

result

特征可以做哑变量,标签也可以吗?可以,使用类sklearn.preprocessing.LabelBinarizer可以对做哑变量,许多算法都可以处理多标签问题(比如说决策树),但是这样的做法在现实中不常见,因此我们在这里就不赘述了。

2.4

处理连续型特征:二值化与分段

sklearn.preprocessing.Binarizer

根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1。二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否。它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模)。

#将年龄二值化

data_2 = data.copy()

from sklearn.preprocessing import Binarizer

X = data_2.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) #类为特征专用,所以不能使用一维数组

transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)

transformer

preprocessing.KBinsDiscretizer

这是将连续型变量划分为分类变量的类,能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。总共包含三个重要参数:

参数

含义&输入

n_bins

每个特征中分箱的个数,默认5,一次会被运用到所有导入的特征

encode

编码的方式,默认“onehot” "onehot":做哑变量,之后返回一个稀疏矩阵,每一列是一个特征中的一个类别,含有该

类别的样本表示为1,不含的表示为0 “ordinal”:每个特征的每个箱都被编码为一个整数,返回每一列是一个特征,每个特征下含

有不同整数编码的箱的矩阵 "onehot-dense":做哑变量,之后返回一个密集数组。

strategy

用来定义箱宽的方式,默认"quantile" "uniform":表示等宽分箱,即每个特征中的每个箱的最大值之间的差为

(特征.max() - 特征.min())/(n_bins)

"quantile":表示等位分箱,即每个特征中的每个箱内的样本数量都相同

"kmeans":表示按聚类分箱,每个箱中的值到最近的一维k均值聚类的簇心得距离都相同

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer

X = data.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)

est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')

est.fit_transform(X)

3

12周课程提纲

查看转换后分的箱:变成了一列中的三箱

set(est.fit_transform(X).ravel())

est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='uniform')

查看转换后分的箱:变成了哑变量

est.fit_transform(X).toarray()

依然可以直接一步到位,但为了给大家展示模型属性,所以

还是写成了三步

OneHotEncoder(categories='auto').fit_transform(X).toarray()

依然可以还原

pd.DataFrame(enc.inverse_transform(result))

enc.get_feature_names()

result

result.shape

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)

newdata.head()

newdata.drop(["Sex","Embarked"],axis=1,inplace=True)

newdata.columns = ["Age","Survived","Female","Male","Embarked_C","Embarked_Q","Embarked_S"]

newdata.head()

接口categories_对应LabelEncoder的接口classes_,一模

一样的功能

data_ = data.copy()

data_.head()

OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_

data_.iloc[:,1:-1] = OrdinalEncoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])

data_.head()

如果不需要教学展示的话我会这么写:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

data.iloc[:,-1] = LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1])

填补年龄

Age = data.loc[:,"Age"].values.reshape(-1,1) #sklearn当中特征矩阵必须是二维

Age[:20]

from sklearn.impute import SimpleImputer

imp_mean = SimpleImputer() #实例化,默认均值填补

imp_median = SimpleImputer(strategy="median") #用中位数填补

imp_0 = SimpleImputer(strategy="constant",fill_value=0) #用0填补

imp_mean = imp_mean.fit_transform(Age) #fit_transform一步完成调取结果

imp_median = imp_median.fit_transform(Age)

imp_0 = imp_0.fit_transform(Age)

imp_mean[:20]

imp_median[:20]

imp_0[:20]

在这里我们使用中位数填补Age

data.loc[:,"Age"] = imp_median

data.info()

使用众数填补Embarked

Embarked = data.loc[:,"Embarked"].values.reshape(-1,1)

imp_mode = SimpleImputer(strategy = "most_frequent")

data.loc[:,"Embarked"] = imp_mode.fit_transform(Embarked)

data.info()

归一化

X_nor = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))

X_nor

逆转归一化

X_returned = X_nor * (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) + X.min(axis=0)

X_returned

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