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详解python sklearn中的数据预处理方法

作者:rink1t

本篇文章主要讲解Python的sklearn库中常用的数据预处理方法,主要介绍工具中的内容,即该库中的相关方法包含的常用接口和基本使用,希望对大家有所帮助

前言

本篇文章主要讲解Python的sklearn库中常用的数据预处理方法,主要介绍工具中的内容,即该库中的相关方法包含的常用接口和基本使用,并不适合手把手入门学习,此外将涉及更少的原理和使用情况说明。

sklearn中的数据预处理

本文主要涉及的方法:

ps:拟合的时候可以传入多个特征数据,sklearn中的方法大多都会自动分别对每一列进行处理,但sklearn一般不支持一维数据导入,至少为二维,若想传入一维数组进行处理可以使用reshape(-1, 1)转为二维数组,若想传入单个Series对象则需要先将其转为DataFrame对象。

数据无量纲化

极差归一化:统一量纲,将某特征下所有的值归一化在指定范围内,默认该范围为 [0,1][0, 1][0,1],也可以手动确定范围。

常用接口如下:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, (5, 2)))  # 准备测试数据
# 常用接口
scaler = MinMaxScaler()  # 默认范围为 [0,1]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=[5, 10])  # 自定义归一化数据范围
scaler.fit(data)  # 拟合数据
scaler.partial_fit(data)  # 数据量大的时候fit()报错,可以使用partial_fit()
result = scaler.transform(data)   # 变换数据
result = scaler.fit_transform(data)    # 拟合和变换一步达成
data = scaler.inverse_transform(result)  # 逆向变换

.partial_fit():该方法是一种增量学习的方式,可以逐步从流式数据中学习缩放参数,当数据量太大导致 .fit() 接口报错时,可以使用该接口

我们把大批量的数据想象成一个大湖,既然我们无法一次性将这个大湖中的所有水进行处理(学习),但我们可以将其延伸出来一条小河,对顺着小何流动的水(数据流)不断进行处理(学习)。

Z-score标准化:统一量纲,且变换后的数据服从均值为0方差为1的标准正态分布。

常用接口如下:和MinMaxScaler基本一样

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, (5, 2)))  # 准备测试数据
# 常用接口
scaler = StandardScaler()  # 创建对象
scaler.fit(data)  # 拟合数据
scaler.partial_fit(data)  # 数据量大的时候fit()报错,可以使用partial_fit()
result = scaler.transform(data)  # 变换数据
result = scaler.fit_transform(data)  # 拟合和变换一步达成
data = scaler.inverse_transform(result)  # 逆向变换
# 常用属性
scaler.var_  # 拟合后查看各列数据的方差
scaler.mean_  # 拟合后查看各列数据的均值

对于 StandardScaler 和 MinMaxScaler 来说,空值NaN会被当做是缺失值,在 fit 的时候忽略,在 transform 的时候保持缺失 NaN 的状态显示。

缺失值处理

SimpleImputer 是sklearn中的简单填充方案,可以填充均值、中位数、众数或特定值

常用参数:

missing_values:改组数据中的缺失值是什么样的,默认为 np.nan

strategy:填充策略,默认为'mean'

fill_value:在 strategy 参数设置为 'constant' 时,设置填充值

copy:默认为True,给处理后的数据创建副本并返回,否则在原对象上进行修改

常用接口:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
data = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, (5, 2)))  # 准备测试数据
# 常用接口
imp_mean = SimpleImputer()  # 均值填充缺失值
imp_median = SimpleImputer(strategy='median')  # 中位数填充缺失值
imp_mode = SimpleImputer(strategy='most_frequent')  # 众数填充
imp_0 = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0)  # 0填充
imp_mean.fit(data)  # 拟合数据
result = imp_mean.transform(data)  # 变换数据
result = imp_mean.fit_transform(data)  # 拟合和变换一步到位

除了使用sklearn中的SimpleImputer进行简单填充,利用pandas也可以直接进行填充:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, (5, 2)))  # 准备测试数据
data.iloc[0:2, 0:2] = np.nan
# 使用pandas进行缺失值填充
result = data.fillna(0)  # 0填充所有缺失值
# 均值填充第0列,中位数填充、众数填充同理
result = data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].fillna(data.iloc[:, 0].mean())  
result = data.dropna(axis=0)  # 删除所有含有缺失值的样本数据

注意:pandas中的.mean().median()方法返回对应均值或中位数,但由于众数可能含有多个,取众数.mode()方法返回的是一个Series对象,填充时取其中的任意值即可,一般取索引为0的值。

中位数只可能是一个或者两个,若为两个,则取这两个数的均值,但众数则可能有很多个

编码和哑变量

LabelEncoder和OrdinalEncoder分别用于给标签和特征数据进行编码,主要用于非名义变量。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OrdinalEncoder, OneHotEncoder
# 准备测试数据
data_dic = {
    '性别': ['男', '女', '女', '男', '女'],
    '学历': ['小学', '初中', '初中', '大学', '高中'],
    '标签': ['标签3', '标签1', '标签2', '标签3', '标签2'],
}
data = pd.DataFrame(data_dic) 
# 常用接口
le = LabelEncoder()  # 创建对象
oe = OrdinalEncoder()
le = le.fit(data.loc[:, '标签'])  # 拟合数据
result = le.transform(data.loc[:, '标签'])  # 变换数据
result = le.fit_transform(data.loc[:, '标签'])  # 拟合和变换一步达成
data = le.inverse_transform(result)  # 逆向变换
data = pd.DataFrame(data_dic)
# 一般这样写
result = LabelEncoder().fit_transform(data.loc[:, '标签']) 
result = OrdinalEncoder().fit_transform(data.loc[:, ['性别', '学历']])
# 常用属性
le.classes_   # 返回原来的字符串标签唯一值数组, 按该数组顺序编号
oe.categories_    # 返回原来的字符串标签数组, 按该数组顺序编号

OrdinalEcoder和LabelEncoder用法和接口几乎一致,区别在于LabelEncoder可以处理一维数据,且使用.classes_属性来查看标签编号数组,OrdinalEncoder不能处理一维数据,且使用.categories_属性来查看标签编号数组

OneHotEncoder独热编码主要用于名义变量,将特征转换为哑变量。

特征可以转换为哑变量,标签也可以,许多算法可以处理多标签问题,但这样的做法在现实中不常见。

常用参数:

categories:表示每个特征都有哪些类别,默认为 'auto',一般情况我们都用默认值

'handle_unknown':表示对于未注明特征或类别的处理方式,默认为 'error'

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 准备测试数据
data_dic = {
    '性别': ['男', '女', '女', '男', '女'],
    '学历': ['小学', '初中', '初中', '大学', '高中'],
    '标签': ['标签3', '标签1', '标签2', '标签3', '标签2'],
}
data = pd.DataFrame(data_dic) 
# 常用接口
encoder = OneHotEncoder()
encoder.fit(data[['性别']])  # 拟合数据
result = encoder.transform(data[['性别']])  # 变换数据
result = encoder.fit_transform(data[['性别']])  # 拟合和变换一步到位
data = encoder.inverse_transform(result)  # 逆向变换
# 一般这样写
result = OneHotEncoder().fit_transform(data[['性别']])

注意:OneHotEncoder在transform后返回的是稀疏矩阵,需要使用 .toarray() 方法转为矩阵(二维数组);inverse_transfrom可以接收稀疏矩阵也可以接收正常的矩阵,返回正常的矩阵。

此外,在经过OneHotEncoder处理后我们需要自行使用pandas将哑变量拼接到原矩阵(pd.concat())和删除原来的特征(pd.drop())

连续型特征处理

Binarizer用于将数据二值化,所谓数据二值化,就是设置一个阈值,小于等于该阈值的记为0,大于该阈值的记为1。

常用接口:

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Binarizer
data = np.arange(10, 20).reshape(-1, 1)
bin = Binarizer(threshold=15)  # 默认threshold为0
bin.fit(data)  # 拟合数据
result = bin.transform(data)  # 变换数据
result = bin.fit_transform(data)  # 拟合和变换一步达成
# 一般这样用
result = Binarizer(threshold=15).fit_transform(data)

KBinsDiscretizer用于将连续型变量划分为分类变量,能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。

常用参数:

'n_bins':每个特征中分箱的个数,默认为5,

'encode':编码方式,默认为 'onehot'

'strategy':定义分箱方式,默认为 'quantile'

常用接口:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
data = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, (5, 2)))  # 准备测试数据
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='quantile')
est.fit(data)  # 拟合数据
result = est.transform(data)  # 变换数据
result = est.fit_transform(data)  # 拟合和变换一步到位
data = est.inverse_transform(result)  # 
# 一般这样用
result = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='quantile').fit_transform(data)

需要注意的是,这里的inverse_transform已经无法将数据转为原来的数据,因为在进行分箱离散化时,原始的连续值已经被转换到了分箱区间中,inverse_transform不可能恢复到与原始值完全相同的结果,但是它可以通过区间映射,将分类变量映射回连续值的范围中,从而部分恢复原始数据的连续分布区间,结果并不会每一个值都完全等于原始数据,但整体上逼近了原始数据的分布范围。

不建议使用inverse_transform,因为逆向变换后的数据已经不是原本的数据了。

到此这篇关于详解python sklearn中的数据预处理方法的文章就介绍到这了,更多相关python sklearn数据预处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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