标准化，归一化，二值化，One-Hot，卡方检验选取重要特征，主成分分析，缺失值和异常值处理_归一化卡方

1.特征处理

1.标准化处理

• 导入包

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris
1
2

• iris.data 为数组

iris = load_iris()
std = StandardScaler()
c = std.fit_transform(iris.data)
c
1
2
3
4

2.归一化

from sklearn.preprocessing import Normalizer
1

Normalizer().fit_transform(iris.data)
1

3.缩放法

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
1

MinMaxScaler(feature_range=(1,2)).fit_transform(iris.data)
1

• 归一化和标准化应用场景
• 1.如果对输出结果范围有要求，则用归一化
• 2.如果数据较为稳定，不存在极端的最大值或最小值，则用归一化
• 3.如果数据存在异常值和较多噪声，则用标准化，这样可以通过中心化间接避免异常值和极端值的影响
• 4.支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、主成分分析（PCA）等模型必须使用归一化或标准化

4.定量特征二值化

from sklearn.preprocessing import Binarizer
1

• 阈值为3，所有大于3的数为1，所有小于等于3的数为0

Binarizer(threshold=3).fit_transform(iris.data)
1

5.定性特征编码（One-Hot）

• 例：假如变量为工人、学生、农民，及工人为（0，0，1），学生为（0，1，0），农民为（1，0，0）即为One-Hot编码

pd.get_dummies(iris.target, sparse=True)
1

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
1

c = OneHotEncoder(categories='auto').fit_transform(iris.target.reshape((-1,1)))
c
>> <150x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
	with 150 stored elements in Compressed Sparse Row format>
1
2
3
4

c.toarray()
1

6.缺失值处理

• strategy的参数
  mean 平均值
  median 中位数
  most_frequent 众数

from sklearn.impute import SimpleImputer
1

d = SimpleImputer(strategy='mean').fit_transform(c)
d
1
2

• 2.pandas处理缺失值
• 删除缺失值
• how 为all 所有值为空才删除，默认any，有空值就删除
• inplace 在原数据上删除
• axis = 0 行 axis=1列

a.dropna(how='all',axis=0，inplace =True)
1

• 填充缺失值
• 使用前面的有效值向后填充，用ffill
• 使用后面的有效值向前填充用bfill
• axis =1，method=‘ffill’ 前一行的数据向后填充

a.fillna(method='ffill',axis=1)
1

• 该列的平均值填充

a.fillna(np.mean(a.iloc[:,1]))
1

• 数字2进行填充

a.fillna(2)
1

7.重复值处理

• keep：接收特定 string，first 表示删除重复项并保留第一次出现的项；last 表示除了最后一项外，删除重复项；False 表示删除所有重复项；默认为 first；
• subset：接收 string 或 sequence，仅考虑用于标识重复项的某些列，默认情况下使用所有列，默认值为 None,只选择该列有重复的

b = a.duplicated(keep='first',subset=['nihao'])
b
1
2

• 删除nihao该列除第一行的所有重复行 默认为first

c = a.drop_duplicates(keep='first',subset=['nihao'])
c
1
2

8.异常值处理

• 1.正态分布删除异常值
• 数据要服从正态分布，使用3σ原则，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值，如果数据不服从正态分布，用远离平均值的多少倍标准差来描述。

from scipy import stats
mean = a['age'].mean()
std = a['age'].std()
1
2
3

• pvalue>0.05 则为正态分布

print(stats.kstest(a['age'],'norm',(mean,std)))
>> KstestResult(statistic=0.19419645496061633, pvalue=0.058218287631895405)
1
2

• 选取小于三个标准差的数据

data = a[np.abs(a['age']- mean) <= 3*std]
1

• 2.箱线图删除异常值
  

a['age'].plot(kind = 'box')
1

• 四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。而我们通过IQR的1.5倍为标准，规定：超过（上四分位+1.5倍IQR距离，或者下四分位-1.5倍IQR距离）的点为异常值

>> 求下四分位数
q1 = a["age"].quantile(0.25)
q1
>> 求上四分位数
q3 = a["age"].quantile(0.75)
q3
iqr = q3 - q1
>> 下界
bottom = q1 - 1.5*iqr
bottom
>> 上界
upper = q3 + 1.5*iqr
upper 
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• 删除超过上界和低于下届的所有数

a[(a['age'] >= bottom) & (a['age'] <= upper)]
1

9.数据转换

• 所有值都转换为对数

np.log(a)
1

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
1

a = np.arange(0,12).reshape(2,6)
a
>>array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11]])
1
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m = FunctionTransformer(np.log).fit_transform(a)
m
>>array([[      -inf, 0.        , 0.69314718, 1.09861229, 1.38629436,
        1.60943791],
       [1.79175947, 1.94591015, 2.07944154, 2.19722458, 2.30258509,
        2.39789527]])
1
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2.特征选择

1.删除低方差特征

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
1

• (threshold=0.2) 方差低于2的删除

b = VarianceThreshold(threshold=2).fit_transform(a)
b
1
2

• 删除标准差为0的某一列

X = X.drop(X.columns[X.std()==0], axis=1)
1

2.SelectKBest()方法

• f_classif，即利用ANOVA方法（方差分析(Analysis of Variance）又称F检验）来给特征打分，除此之外还有mutual_info_classif（基于互信息）、chi2（卡方检验）的方法来给特征打分后进行特征选择，这三种就可以用于常用的过滤法。
• 还有f_regression，mutual_info_regression则可以用于回归问题。
• 剩下的还有SelectPercentile （基于最高得分的百分位）等，可以根据以上举例选择需要的函数或者放入自己写的函数

from sklearn.feature_selection import SelectKBest,chi2,f_classif
1

• 1.默认参数是相关系数法（f_classif）

SelectKBest(k=2).fit_transform(iris.data,iris.target)
1

• 2.卡方检验

c = SelectKBest(chi2,k=2)
d = c.fit_transform(iris.data,iris.target)
d
1
2
3

• 每一个特征的评分

c.scores_
>>array([ 10.81782088,   3.7107283 , 116.31261309,  67.0483602 ])
1
2

• p-values 越小，置信度越高，特征越重要

c.pvalues_
>> array([4.47651499e-03, 1.56395980e-01, 5.53397228e-26, 2.75824965e-15])
1
2

• argsort()将索引从小到大排序，以下是将得分索引从大到小排序

m = np.argsort(c.scores_)[::-1]
m
e = pd.DataFrame(iris.data)
e
1
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4

• 返回最重要的俩个特征索引名称

list(e.columns.values[m[0:2]])
>> 索引名称为  [2, 3]
1
2

• 使用卡方检验查看最重要的2个特征完整代码

from sklearn.feature_selection import SelectKBest,chi2,f_classif
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
c = SelectKBest(chi2,k=2)
d = c.fit_transform(iris.data,iris.target)
m = np.argsort(c.scores_)[::-1]
e = pd.DataFrame(iris.data)
list(e.columns.values[m[0:2]])
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3.主成分分析法（PCA）

• 主要原理是某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间表示，并期望在所投影的维度上的数据的方差最大，以此来达到使用较少的数据维度来保留较多的原数据点的效果

from sklearn.decomposition import PCA
1

• 1.整数 减少到特征数量
  2.小数 0-1 90% 90%-95% 剩下百分之多少的数量：3个特征的95%就剩下2个特征

def pca():
    """
    主成分分析进行特征选择
    :return:
    """
    # 特征数量达到上百的时候   考虑数据简化  数据内容也会变   特征数量减少
    # 1.整数   减少到特征数量 整数是1，就减少到一个特征
    # 2.小数   0-1    90%   90%-95%
    pca = PCA(n_components=0.95)
    data = pca.fit_transform(iris.data)
    print(data)
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4.线性判别分析法(LDA)

• 是一种有监督的线性降维算法，使降维后的数据点更容易较区分，利用了标签的特性

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
1

LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data,iris.target)
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