这篇文章主要讲解使用Sklearn进行数据预处理，我们使用Kaggle中泰坦尼克号事件的数据作为样本。
读取数据并创建数据表格，查看数据相关信息
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
data = pd.read_csv('tanic_train.csv')#导入进来的是dataframe格式
#data 可以打开data的具体信息，是dataframe的格式
#data.info() #显示了基本信息的总和，包括有多少行，多少列，每列包含多少的数据，可以看出是否具有缺失值
#data.describe() #可以得到一些方差均值等统计信息，当然这是针对于数据，对于文本信息这里是没有显示的
#data['Sex'].unique()#可以判断出函数值取值范围
data.head(5) #显示数据集合前五行的内容
表格内容如下所示
填充缺失值（数据预处理的第一步就是处理缺失值）
- 对于缺失值不多不少的数据特征，我们可以使用机器学习模型进行缺失值得填充，例如随机森林，逻辑回归，线性回归
# 把已有的数值型特征取出来形成一个新的数据框
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
age_df = data[['Age','Fare','Parch','SibSp','Pclass']]
# 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分
known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].as_matrix()# as_matrix()是为了将dataframe格式转为数组的格式，方便用于机器学习模型
#known_age
unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].as_matrix()
#unknown_age
#y 即目标年龄
y = known_age[:,0]
# x即特征属性值
x = known_age[:,1:]##
#fit到随机森林回归算法中去
rfr = RandomForestRegressor(random_state = 0,n_estimators = 2000, n_jobs = -1)
rfr.fit(x,y)
# 用得到的模型进行位置年龄的结果预测
predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:,1:]) #看一下里面是啥
#用得到的预测结果填补原缺失数据
data.loc[data.Age.isnull(),'Age'] = predictedAges ##去掉括号试试
- 对于缺失值太多的特征，我们可以直接删去，或者采取让不是缺失值的为1，缺失值为0
data.loc[data_train.Cabin.notnull(),'Cabin'] = 0
data.loc[data_train.Cabin.isnull(),'Cabin'] = 1
- 对于数据缺失值很少的我们可以采用均值或者中位数替代的方法
data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].median()/mean())
处理类目型数据
data['Embarked'].unique()
data['Embarked'] = data['Embarked'].fillna('S')
data.loc[data["Embarked"] == "S", "Embarked"] = 0
data.loc[data["Embarked"] == "C", "Embarked"] = 1
data.loc[data["Embarked"] == "Q", "Embarked"] =2
data.loc[data.Cabin.notnull(),'Cabin'] = 0
data.loc[data.Cabin.isnull(),'Cabin'] = 1
data.loc[data['Sex']=='male','Sex'] = 1
data.loc[data['Sex']=='female','Sex'] = 0
从dataframe中挑选我们需要的特征值
data=data[['Age','Survived','Fare','Pclass','Parch','Sex','SibSp','Cabin','Embarked']]
数据标准化（标准差标准化，经过处理的数据符合均值为0，标准差为1的标准正态分布）
st=np.array(X[['Age']])
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(st)
#在fit函数中，如果特征值只是一列的话，一定要注意在从数据集合挑选这一列特征的时候要使用X[['someting']],这样在使用np.array()之后才是可以被使用的
X['Age']=scaler.transform(st)
st2=np.array(X[['Fare']])
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(st2)
X['Fare']=scaler.transform(st2)