机器学习之数据预处理——数据清洗(缺失值、异常值和重复值的处理)

基础知识

在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值，异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃，填充，替换，去重等操作，实现去除异常，纠正错误，补足缺失的目的。

数据缺失分为2种：

1. 行记录的缺失，这种情况又称为数据记录丢失；
2. 数据列值的丢失，即由于各种原因导致的数据记录种某些列的值缺失。
   这里重点讨论数据列类型缺失值的处理

技术点总结

通过pd.DataFrame新建数据框；
通过df.iloc[]来选择特定的列或对象；
使用Pandas的isnull()判断值是否为空；
使用all()和any()判断每列是否包含至少1个为True或者全部为True的情况；
使用Pandas的dropna()直接删除缺失值。
使用Sklearn.preprocessing中的Imputer方法对缺失值进行填充和替换，支持3种填充方法：mean（均值），median（中位数），most_frequent（众数）；
使用Pandas的fillna填充缺失值，支持更多自定义的值和常用预定义法；
通过copy获取一个对象副本，常用于原始对象和复制对象同时进行操作的场景；
通过for循环遍历可迭代的列表值。
自定义Z-Score计算公式；
通过Pandas的duplicated()判断重复数据记录；
通过Pandas的drop_duplicates()删除重复记录，可指定特定的列或全部。

数据列缺失的处理方法

1、丢弃（缺失值处理）

1、生成一份随机数据

import numpy as np  # 导入Numpy库
import pandas as pd  # 导入Pandas库

# 生成缺失数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['col1','col2','col3','col4']) # 生成一份数据

df.iloc[1, 1] = np.nan #增加缺失值
df.iloc[4, 3] = np.nan
print("生成缺失数据:")
print(df)

2、查看哪些值缺失

# 查看哪些值缺失
nan_all = df.isnull() # 获取所有数据框中的N值
print("查看哪些值缺失:")
print(nan_all) # 打印输出

3、获得含有NA的列

# 获得含有NA的列
nan_col = df.isnull().any()  # 查找含有至少1个缺失值的列，any()方法用来返回指定轴中的任何元素为True
print("获得含有NA的列")
print(nan_col)

4、获取全部为NA的列

# 获得全部为NA的列
nan_col2 = df.isnull().all() 
# 查找全部缺失值的列，其中all()方法用来返回指定轴的所有元素都为True
print("获取全部为NA的列")
print(nan_col2)

5、丢弃缺失值

df2 = df.dropna() # 直接丢弃含有NA的行记录
print(df2)

2、补全（缺失值处理）

相对于丢弃而言，补全是更加常用的缺失值处理方式，常用的补全方法有：

1. 统计法：对于数值行的数据，使用均值，加权均值，中位数等方法补足；对于分类型数据，使用类别众数最多的值补足。
2. 模型法
3. 专家补全法
4. 其他方法

1、使用sklearn将缺失值替换为特定值

使用这一列的均值代替NaN

import pandas as pd # 导入Pandas库
import numpy as np # 导入Numpy库
from sklearn.preprocessing import Imputer # 导入sklearn.preprocessing中的Imputer库

# 生成缺失数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['col1',