Python数据分析与挖掘实战学习笔记（一）_信息分析与实战挖掘学习

数据预处理

1.     数据清洗

（1）缺失值处理

三种方法：删除记录、数据插补、不处理

常见插补方法：均值/中位数/众数插补、使用固定值/期望值、回归方法（根据已有数据和其他与其有关变量等建立拟合模型来预测）、插值法（利用已知点建立合适的插值函数，如拉格朗日函数）

我们以餐厅销量数据为例，使用拉格朗日插值法进行缺失值处理 ，使用缺失值前后各5个未缺失数据参与建模，得出结果如下。

应用拉格朗日插值法代码如下：

#拉格朗日插值代码
import pandas as pd #导入数据分析库Pandas
from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数
inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径
outputfile = '../data/sales.xls' #输出数据路径
data = pd.read_excel(inputfile) #读入数据
data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] = None #过滤异常值，将其变为空值
#自定义列向量插值函数
#s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5
def ployinterp_column(s, n, k=5):
    y = s[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数
    y = y[y.notnull()] #剔除空值
    return lagrange(y.index, list(y))(n) #插值并返回插值结果
  
 
#逐个元素判断是否需要插值
for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull())[j]: #如果为空即插值。
            data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)
 
data.to_excel(outputfile) #输出结果，写入文件

（2）异常值处理

在处理时，有些异常值可能蕴含有用信息，需视情况而定。四种方法：删除含有异常值的记录、视为缺失值、平均值修正、不处理。

在数据量较多的时候我们不可能人工分辨，这里受用describe函数查看数据基