数据处理笔记（一）

一 处理缺失值的几种方法：

1. 提交的kaggle代码转换成所要求的形式。

my_submission = pd.DataFrame({‘Id’:test.Id,’SalePrice’:predicted_prices})
my_submission.to_csv(‘submission.csv’,index = False)

1. 缺失值处理的几种方法    1. 直接把有缺失值的那一列去掉    2. 利用Imputation 来填充    3. 利用Pipeline  来填充（Pipelines simplify model building, model validation and model2. 数据质量检查    1. train_df.isnull().any().any(): 检查每一列是否有空的值。    2. missingno 包：检查缺失值，一目了然。1. zip(*function()): 有一个 * 行变为列。                                                                                     

二特征二值化编码：

1.

scikit-learn: OneHot Encoder(),LabelEncoder(), LabelBinarizer(), MultiLabelBinarizer()pandas: get_dummies()

• OneHotEncoder(): 处理数值类型变量，输入为二维数组（重要），可用_feature_indices_方法进行查看多个变量时，每个变量所占的列。
• 处理字符型类型变量：方法一 先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化
  方法二 直接用 LabelBinarizer() 进行二值化
  LabelBinarizer() ， LabelEncoder() 输入被限定为一维的。为了处理多维的可用MultiLabelBinarizer() 。
• pandas 的 get_dummies 可处理多维的数值型的跟字符型的。
  优势：

1）本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好
2）不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码
3）能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名

劣势：
1）但毕竟不是 sklearn 里的transformer类型，所以得到的结果得手动输入到 sklearn 里的相应模块，也无法像 sklearn 的transformer一样可以输入到pipeline中 进行流程化地机器学习过程。
2）get_dummies 不像 sklearn 的 transformer一样，有 transform方法，所以一旦测试集中出现了训练集未曾出现过的特征取值，简单地对测试集、训练集都用 get_dummies 方法将导致数据错误