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一、缺失值处理

1、如何处理nan
两种思路：
（1）如果样本量很大，可以删除含有缺失值的样本
（2）如果要珍惜每一个样本，可以替换/插补（计算平均值或中位数）

2、判断数据是否为nan
（1）pd.isnull(df)
返回一堆布尔值，False不是缺失值，True是缺失值

（2）pd.notnull(df)
返回一堆布尔值，True不是缺失值，False是缺失值

3、缺失值处理方式
存在缺失值nan，并且是np.nan
（1）dropna(axis='rows', inplace=False)
删除存在缺失值
默认不替换原数据，返回新数据，inplace=True修改原数据

（2）fillna(value, inplace=True)
替换缺失值
说明：
value：替换成的值
inplace：
    True：会修改原数据
    False：不替换修改原数据，生成新的对象

（3）缺失值不是nan，是其他标记的
后面再说

二、缺失值处理实例

1、电影数据文件获取

import pandas as pdmovie = pd.read_csv("./IMDB-Movie-Data.csv")movieimport numpy as np# 判断是否存在缺失值
np.any(pd.isnull(movie))np.all(pd.notnull(movie))# 用dataframe的any方法
pd.isnull(movie).any() # 返回每一个字段是否有缺失值# 用dataframe的all方法
pd.notnull(movie).all()# 用dataframe的isnull方法
movie.isnull().sum()

2、删除含有缺失值的样本

# 缺失值处理
# 删除含有缺失值的样本
data1 = movie.dropna()data1.isnull().sum()

3、替换缺失值

# 含有缺失值的字段
# Revenue (Millions)
# Metascoremovie["Revenue (Millions)"].fillna(movie["Revenue (Millions)"].mean(), inplace=True)
movie["Metascore"].fillna(movie["Metascore"].mean(), inplace=True)movie.isnull().sum()

4、不是缺失值nan，是其他标记的
比如是?

思路：
（1）进行替换，将?替换成np.nan
（2）处理np.nan缺失值的步骤来
（3）replace(to_replace=, value=)
说明：
to_replace：替换前的值
value：替换后的值

# 不是缺失值nan，是其他标记的
name = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape','Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin','Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']
data = pd.read_csv("./breast-cancer-wisconsin.data", names=name)datadata_new = data.replace(to_replace="?", value=np.nan)data_newdata_new.dropna(inplace=True)data_new.isnull().sum()

三、数据离散化

1、什么是数据离散化
我们用数值表示类别，计算机它只知道数值，会认为数值大的有什么优势

连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数、值代表落在每个子区间中的属性值，避免了由于数值差异导致类别的平衡

例子1：
  男  女  年龄
A  1   0   23
B  0   1   30
C  1   0   18

例子2：
原始的升高数据：165、174、160、180、159、163、192、184、
假设按照身高分几个区间段：(150,165]，(166,180]，(180,195]
这样我们将数据分到了三个区间段，我们可以对应的标记为矮、中、高三个类别，最终要处理成一个“哑变量”矩阵

我们把这种数据编码称为one-hot编码，也叫哑变量

2、为什么要数据离散化
连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数，离散化方法经常作为数据挖掘的工具

3、如何实现数据离散化
流程：
（1）对数据进行分组
（2）对分好组的数据求哑变量

4、对数据分组方法
pd.qcut(data, bins)
自动分组
说明：
data：要分组的数据
bins：要分的组数
返回值：分好组的Series

pd.cut(data, bins)
自定义分组
说明：
data：要分组的数据
bins：自定义的区间，以列表的形式[]传进来
返回值：分好组的Series

series.value_counts()
统计分组次数
对数据进行分组一般会与value_counts搭配使用，统计每组的个数

5、对分好组的数据求哑变量（one-hot编码）
pd.get_dummies(data, prefix=None)
说明：
data：array-like、Series、DataFrame
prefix：分组名字

6、小案例

# 数据的离散化
# 准备数据
data = pd.Series([165,174,160,180,159,163,192,184], index=['No1:165', 'No2:174','No3:160', 'No4:180', 'No5:159', 'No6:163', 'No7:192', 'No8:184'])data# 自动分组
sr = pd.qcut(data, 3)sr# 转换成one-hot编码
pd.get_dummies(sr, prefix="height")# 统计每个区间有多少样本
sr.value_counts()# 自定义分组
bins = [150, 165, 180, 195]
cut = pd.cut(data, bins)cutpd.get_dummies(cut, prefix="身高")cut.value_counts()

7、one-hot编码占内存，然后再用稀疏矩阵来减少内存。达到提取特征的目的

8、案例：股票的涨跌幅离散化

# 股票涨跌幅离散化
# 1、读取股票的数据
stock = pd.read_csv("./stock_day.csv")p_change = stock["p_change"]p_change# 自动分组
sr = pd.qcut(p_change, 10)sr.value_counts()# 离散化
pd.get_dummies(sr, prefix="涨跌幅")# 自定义分组
bins = [-100, -7, -5, -3, 0, 3, 5, 7, 100]
sr = pd.cut(p_change, bins)sr.value_counts()# 离散化
stock_change = pd.get_dummies(sr, prefix="rise")
stock_change