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你肯定据说过这句驰名的数据迷信名言：
在数据迷信我的项目中，80% 的工夫是在做数据处理。
如果你没有听过，那么请记住：数据荡涤是数据迷信工作流程的根底。机器学习模型会依据你提供的数据执行，凌乱的数据会导致性能降落甚至谬误的后果，而洁净的数据是良好模型性能的先决条件。当然洁净的数据并不意味着始终都有好的性能，模型的正确抉择（残余 20%）也很重要，然而没有洁净的数据，即便是再弱小的模型也无奈达到预期的程度。
在本文中将列出数据荡涤中须要解决的问题并展现可能的解决方案，通过本文能够理解如何逐渐进行数据荡涤。
缺失值
当数据集中蕴含缺失数据时，在填充之前能够先进行一些数据的剖析。因为空单元格自身的地位能够通知咱们一些有用的信息。例如：
- NA 值仅在数据集的尾部或两头呈现。这意味着在数据收集过程中可能存在技术问题。可能须要剖析该特定样本序列的数据收集过程，并尝试找出问题的本源。
- 如果列 NA 数量超过 70–80%，能够删除该列。
- 如果 NA 值在表单中作为可选问题的列中，则该列能够被额定的编码为用户答复（1）或未答复（0）。
missingno这个 python 库就能够用于查看上述情况，并且应用起来十分的简略，例如下图中的白线是 NA：
import missingno as msno
msno.matrix(df)
对于缺失值的填补计算有很多办法，例如：
- 均匀，中位数，众数
- kNN
- 零或常数等
不同的办法相互之间有劣势和有余，并且没有实用于所有状况的“最佳”技术。具体能够参考咱们以前公布的文章
异样值
异样值是绝对于数据集的其余点而言十分大或十分小的值。它们的存在极大地影响了数学模型的性能。让咱们看一下这个简略的示例：
在左图中没有异样值，咱们的线性模型非常适合数据点。在右图中有一个异样值，当模型试图笼罩数据集的所有点时，这个异样值的存在会扭转模型的拟合形式，并且使咱们的模型不适宜至多一半的点。
对于异样值来说咱们有必要介绍一下如何确定异样，这就要从数学角度明确什么是极大或极小。
大于 Q3+1.5 x IQR 或小于 Q1-1.5 x IQR 都能够作为异样值。IQR（四分位距）是 Q3 和 Q1 之间的差 (IQR = Q3-Q1)。
能够应用上面函数来检查数据集中异样值的数量：
def number_of_outliers(df):
df = df.select_dtypes(exclude = 'object')
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
return ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()解决异样值的一种办法是能够让它们等于 Q3 或 Q1。上面的 lower_upper_range 函数应用 pandas 和 numpy 库查找其内部为异样值的范畴，而后应用
clip函数将值裁剪到指定的范畴。
def lower_upper_range(datacolumn):
sorted(datacolumn)
Q1,Q3 = np.percentile(datacolumn , [25,75])
IQR = Q3 - Q1
lower_range = Q1 - (1.5 * IQR)
upper_range = Q3 + (1.5 * IQR)
return lower_range,upper_range
for col in columns:
lowerbound,upperbound = lower_upper_range(df[col])
df[col]=np.clip(df[col],a_min=lowerbound,a_max=upperbound)数据不统一
异样值问题是对于数字特色的，当初让咱们看看字符类型（分类）特色。数据不统一意味着列的惟一类具备不同的示意模式。例如在性别栏中，既有 m /f，又有 male/female。在这种状况下，就会有 4 个类，但实际上有两类。
这种问题目前没有主动解决的方法，所以须要手动进行剖析。pandas 的
unique函数就是为了这个剖析筹备的，上面看一个汽车品牌的例子：
df['CarName'] = df['CarName'].str.split().str[0]
print(df['CarName'].unique())
maxda-mazda, Nissan-nissan, porcshce-porsche, toyouta-toyota 等都能够进行合并。
df.loc[df['CarName'] == 'maxda', 'CarName'] = 'mazda'
df.loc[df['CarName'] == 'Nissan', 'CarName'] = 'nissan'
df.loc[df['CarName'] == 'porcshce', 'CarName'] = 'porsche'
df.loc[df['CarName'] == 'toyouta', 'CarName'] = 'toyota'
df.loc[df['CarName'] == 'vokswagen', 'CarName'] = 'volkswagen'
df.loc[df['CarName'] == 'vw', 'CarName'] = 'volkswagen'有效数据
有效的数据表示在逻辑上基本不正确的值。例如，
- 某人的年龄是 560；
- 某个操作破费了 -8 小时；
- 一个人的身高是 1200 cm 等；
对于数值列，pandas 的
describe函数可用于辨认此类谬误：
df.describe()
有效数据的产生起因可能有两种：
1、数据收集谬误：例如在输出时没有进行范畴的判断，在输出身高时谬误的输出了 1799cm 而不是 179cm，然而程序没有对数据的范畴进行判断。
2、数据操作谬误
数据集的某些列可能通过了一些函数的解决。例如，一个函数依据生日计算年龄，然而这个函数呈现了 BUG 导致输入不正确。
以上两种随机谬误都能够被视为空值并与其余 NA 一起估算。
反复数据
当数据集中有雷同的行时就会产生反复数据问题。这可能是因为数据组合谬误（来自多个起源的同一行），或者反复的操作（用户可能会提交他或她的答案两次）等引起的。解决该问题的现实办法是删除复制行。
能够应用 pandas
duplicated函数查看反复的数据：
df.loc[df.duplicated()]在辨认出反复的数据后能够应用 pandas 的
drop_duplicate函数将其删除：
df.drop_duplicates()数据透露问题
在构建模型之前，数据集被分成训练集和测试集。测试集是看不见的数据用于评估模型性能。如果在数据荡涤或数据预处理步骤中模型以某种形式“看到”了测试集，这个就被称做数据透露（data leakage）。所以应该在荡涤和预处理步骤之前拆分数据：
以抉择缺失值插补为例。数值列中有 NA，采纳均值法估算。在 split 前实现时，应用整个数据集的均值，但如果在 split 后实现，则应用别离训练和测试的均值。
第一种状况的问题是，测试集中的推算值将与训练集相干，因为平均值是整个数据集的。所以当模型用训练集构建时，它也会“看到”测试集。然而咱们拆分的指标是放弃测试集齐全独立，并像应用新数据一样应用它来进行性能评估。所以在操作之前必须拆分数据集。
尽管训练集和测试集别离解决效率不高（因为雷同的操作须要进行 2 次），但它可能是正确的。因为数据泄露问题十分重要，为了解决代码反复编写的问题，能够应用 sklearn 库的 pipeline。简略地说，pipeline 就是将数据作为输出发送到的所有操作步骤的组合，这样咱们只有设定好操作，无论是训练集还是测试集，都能够应用雷同的步骤进行解决，缩小的代码开发的同时还能够缩小出错的概率。
https://www.overfit.cn/post/7728efa2841148bdbb184a6cdd7aaca3
作者：Anar Abiyev
