任务1 - 数据分析（2天）
说明：这份数据集是金融数据（非原始数据，已经处理过了），我们要做的是预测贷款用户是否会逾期。表格中 "status" 是结果标签：0表示未逾期，1表示逾期。
要求：数据切分方式 - 三七分，其中测试集30%，训练集70%，随机种子设置2018
任务1：对数据进行探索和分析。时间：2天
数据类型的分析
无关特征删除
数据类型转换
缺失值处理
……以及你能想到和借鉴的数据分析处理
我的结果
主要步骤：
1.删除重复行；
2.无关特征删除: 删除无关信息列，删除值全一致的列；
3.数据类型转换：利用pandas实现one hot encode的方式，转换枚举类型的object为int；
4.缺失值处理：有特殊含义填0或1，没有特殊含义填众数；
5.切分数据：测试集30%，训练集70%，随机种子设置2018；
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')
# 1.删除重复行；
data_clean = data.drop_duplicates()
# 2.无关特征删除: 删除无关信息列，删除值全一致的列；
drop_columns = ['Unnamed: 0', 'trade_no', 'id_name', 'bank_card_no',
'query_org_count', 'query_finance_count', 'query_cash_count', 'latest_query_time', ]
for data_col in data.columns:
if len(data[data_col].unique()) == 1 and data_col not in drop_columns:
drop_columns.append(data_col)
data_clean = data_clean.drop(drop_columns, axis=1)
# 3.数据类型转换：利用pandas实现one hot encode的方式，转换枚举类型的object为int；
data_clean = pd.get_dummies(data_clean, columns=['reg_preference_for_trad'])
# 4.缺失值处理：有特殊含义填0或1，没有特殊含义填众数；
data_clean['student_feature'].fillna(0, inplace=True)
data_cols = data_clean.columns.values
for data_col in data_cols:
fill_value = data_clean[data_col].value_counts().index[0]
data_clean[data_col].fillna(fill_value, inplace=True)
# 5.切分数据：测试集30%，训练集70%，随机种子设置2018
train_data, test_data = train_test_split(data_clean, test_size=0.3, random_state=2018)
train_data.to_csv('training.csv', index=False, header=True)
test_data.to_csv('testing.csv', index=False, header=True)