特征工程

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特征工程

Tip3：常用的统计图在Python里怎么画?

Tip4：怎么去除DataFrame里的缺失值？

Tip5：怎么把被错误填充的缺失值还原？

Tip9：怎么把画出堆积图来看占比关系？

Tip1：特征无量纲化的常见操作方法

作为笔记。
第一招，从简单的特征量纲处理开始，这里介绍了3种无量纲化操作的方法。

无量纲化：即nondimensionalize 或者dimensionless，是指通过一个合适的变量替代，将一个涉及物理量的方程的部分或全部的单位移除，以求简化实验或者计算的目的。——百度百科

进行进一步解释，比如有两个字段，一个是车行走的公里数，另一个是人跑步的距离，他们之间的单位其实差异还是挺大的，其实两者之间无法进行比较的，但是我们可以进行去量纲，把他们的变量值进行缩放，都统一到某一个区间内，比如0-1，便于不同单位或者量级之间的指标可以进行比较or加权！

下面的是sklearn里的一些无量纲化的常见操作方法。

from sklearn.datasets import load_iris  
#导入IRIS数据集  
iris = load_iris()

#标准化，返回值为标准化后的数据  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
StandardScaler().fit_transform(iris.data)  

#区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据  
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  
MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)  

#归一化，返回值为归一化后的数据
from sklearn.preprocessing import Normalizer  
Normalizer().fit_transform(iris.data)

Tip2：怎么进行多项式or对数的数据变换?

数据变换，这个操作在特征工程中用得还是蛮多的，一个特征在当前的分布下无法有明显的区分度，但一个小小的变换则可以带来意想不到的效果

多项式变换

按照指定的degree，进行多项式操作从而衍生出新变量(当然这是针对每一列特征内的操作)。

举个栗子：

from sklearn.datasets import load_iris  
#导入IRIS数据集  
iris = load_iris()
iris.data[0]

# Output: array([ 5.1,  3.5,  1.4,  0.2])

tt = PolynomialFeatures().fit_transform(iris.data)  
tt[0]

# Output: array([  1.  ,   5.1 ,   3.5 ,   1.4 ,   0.2 ,  26.01,  17.85,   7.14, 1.02,  12.25,   4.9 ,   0.7 ,   1.96,   0.28,   0.04])

因为PolynomialFeatures()方法默认degree是2，所以只会进行二项式的衍生。

一般来说，多项式变换都是按照下面的方式来的：

$$
f = kx + b 一次函数（degree为1）\

f = ax^2 + b*x + w 二次函数（degree为2）\

f = ax^3 + bx^2 + c*x + w 三次函数（degree为3）
$$

这类的转换可以适当地提升模型的拟合能力，对于在线性回归模型上的应用较为广泛。

对数变换

这个操作就是直接进行一个对数转换，改变原先的数据分布，而可以达到的作用主要有:

1）取完对数之后可以缩小数据的绝对数值，方便计算；

2）取完对数之后可以把乘法计算转换为加法计算；

3）还有就是分布改变带来的意想不到的效果。

numpy库里就有好几类对数转换的方法，可以通过from numpy import xxx 进行导入使用。

代码集合

from sklearn.datasets import load_iris  
#导入IRIS数据集  
iris = load_iris()

#多项式转换  
#参数degree为度，默认值为2 
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures  
PolynomialFeatures().fit_transform(iris.data)  

#对数变换
from numpy import log1p  
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer  
#自定义转换函数为对数函数的数据变换  
#第一个参数是单变元函数  
FunctionTransformer(log1p).fit_transform(iris.data)

Tip3：常用的统计图在Python里怎么画?

这里的话我们介绍几种很简单但也很实用的统计图绘制方法，分别有条形图、饼图、箱体图、直方图以及散点图，关于这几种图形的含义这边就不多做解释了。

效果图：

代码集合

# 导入一些常用包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline
plt.style.use('fivethirtyeight')

#解决中文显示问题，Mac
%matplotlib inline
from matplotlib.font_manager import FontProperties


# 引入第 1 个数据集 Salary_Ranges_by_Job_Classification
salary_ranges = pd.read_csv('./data/Salary_Ranges_by_Job_Classification.csv')

# 引入第 2 个数据集 GlobalLandTemperaturesByCity
climate = pd.read_csv('./data/GlobalLandTemperaturesByCity.csv')
# 移除缺失值
climate.dropna(axis=0, inplace=True)
# 只看中国
# 日期转换, 将dt 转换为日期，取年份, 注意map的用法
climate['dt'] = pd.to_datetime(climate['dt'])
climate['year'] = climate['dt'].map(lambda value: value.year)
climate_sub_china = climate.loc[climate['Country'] == 'China']
climate_sub_china['Century'] = climate_sub_china['year'].map(lambda x:int(x/100 +1))

# 设置显示的尺寸
plt.rcParams['figure.figsize'] = (4.0, 4.0) # 设置figure_size尺寸
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' # 设置 interpolation style
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # 设置 颜色 style
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 100 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS'] #正常显示中文

# 绘制条形图
salary_ranges['Grade'].value_counts().sort_values(ascending=False).head(10).plot(kind='bar')
# 绘制饼图
salary_ranges['Grade'].value_counts().sort_values(ascending=False).head(5).plot(kind='pie')
# 绘制箱体图
salary_ranges['Union Code'].value_counts().sort_values(ascending=False).head(5).plot(kind='box')
# 绘制直方图
climate['AverageTemperature'].hist()
# 绘制散点图
x = climate_sub_china['year']
y = climate_sub_china['AverageTemperature']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
ax.scatter(x, y)
plt.show()

Tip4：怎么去除DataFrame里的缺失值？

这个我们经常会用，当我们发现某个变量的缺失率太高的时候，我们会直接对其进行删除操作，又或者说某一行我不想要了，想单独删除这一行数据，这个我们该怎么处理呢？这里介绍一个方法，DataFrame.dropna()，具体可以看下图：

从方法介绍可以看出，我们可以指定 axis 的值，如果是0，那就是按照行去进行空值删除，如果是1则是按照列去进行操作，默认是0。

同时，还有一个参数是how ,就是选择删除的条件，如果是 any则是如果存在一个空值，则这行(列)的数据都会被删除，如果是 all的话，只有当这行(列)全部的变量值为空才会被删除，默认的话都是any 。

好了，举几个栗子，我们还是用climate数据集：

# 引入数据集
import pandas as pd
climate = pd.read_csv('./data/GlobalLandTemperaturesByCity.csv')
# 保留一部分列
data = climate.loc[:,['dt','AverageTemperature','AverageTemperatureUncertainty','City']]
data.head()

统计有多少缺失值

# 查看有多少缺失值
print(data.isnull().sum())
print('\n')
# 查看缺失值占比
print(data.isnull().sum()/len(data))

删除操作

# 原始模样
print(data.head())
print('\n')

# 默认参数axis=0，根据索引(index)删除指定的行，删除第0行数据
print(data.drop(0).head())
print('\n')

# axis=1,根据列名(columns)删除指定的列，删除'dt'列
print(data.drop('dt',axis=1).head())
print('\n')

# 移除含有缺失值的行，直接结果作为新df
data.dropna(axis=0, inplace=True)

Tip5：怎么把被错误填充的缺失值还原？

上个小锦囊讲到我们可以对缺失值进行丢弃处理，但是这种操作往往会丢失了很多信息的，很多时候我们都需要先看看缺失的原因，如果有些缺失是正常存在的，我们就不需要进行丢弃，保留着对我们的模型其实帮助会更大的。

此外，还有一种情况就是我们直接进行统计，它是没有缺失的，但是实际上是缺失的，什么意思？就是说缺失被人为（系统）地进行了填充，比如我们常见的用0、-9、-999、blank等来进行填充缺失，若真遇见这种情况，我们可以这么处理呢？

很简单，那就是还原缺失！

单个操作

# 引入数据集(皮马印第安人糖尿病预测数据集)
pima_columns = ['times_pregment','plasma_glucose_concentration','diastolic_blood_pressure','triceps_thickness',
                'serum_insulin','bmi','pedigree_function','age','onset_disbetes']

pima = pd.read_csv('./data/pima.data', names=pima_columns)


# 处理被错误填充的缺失值0，还原为 空(单独处理)
pima['serum_insulin'] = pima['serum_insulin'].map(lambda x:x if x !=0 else None)
# 检查变量缺失情况
pima['serum_insulin'].isnull().sum()

# Output：374

批量操作

# 批量操作 还原缺失值
columns = ['serum_insulin','bmi','plasma_glucose_concentration','diastolic_blood_pressure','triceps_thickness']

for col in columns:
    pima[col].replace([0], [None], inplace=True)

# 检查变量缺失情况
pima.isnull().sum()

Tip6：怎么定义一个方法去填充分类变量的空值？

之前我们说过如何删除掉缺失的行，但是如何我们需要的是填充呢？比如说用众数来填充缺失，或者用某个特定值来填充缺失值？这个也是我们需要掌握的特征工程的方法之一，对于用特定值填充缺失，其实比较简单了，我们可以直接用fillna() 方法就可以，下面我来讲一个通用的办法，除了用特定值填充，我们还可以自定义，比如说用”众数“来填充等等。

这里我们用到了TransformerMixin方法，然后自定义一个填充器来进行缺失值的填充。

这里我们造一个数据集来测试我们的代码：

# 本次案例使用的数据集
import pandas as pd
X = pd.DataFrame({'city':['tokyo',None,'london','seattle','san fancisco','tokyo'],
                  'boolean':['y','n',None,'n','n','y'],
                  'ordinal_column':['somewhat like','like','somewhat like','like','somewhat like','dislike'],
                  'quantitative_column':[1,11,-.5,10,None,20]})
X

可以看出，这个数据集有三个分类变量，分别是boolean、city和ordinal_column，而这里面有两个字段存在空值。

# 填充分类变量（基于TransformerMixin的自定义填充器，用众数填充）
from sklearn.base import TransformerMixin
class CustomCategoryzImputer(TransformerMixin):
    def __init__(self, cols=None):
        self.cols = cols
        
    def transform(self, df):
        X = df.copy()
        for col in self.cols:
            X[col].fillna(X[col].value_counts().index[0], inplace=True)
        return X
    
    def fit(self, *_):
        return self   
    
# 调用自定义的填充器
cci = CustomCategoryzImputer(cols=['city','boolean'])
cci.fit_transform(X)

Tip7：怎么定义一个方法去填充数值变量的空值？

这个锦囊和上一个差不多了，不过这个换一个方法 Imputer 。

同样的，我们还是造一个数据集：

# 本次案例使用的数据集
import pandas as pd
X = pd.DataFrame({'city':['tokyo',None,'london','seattle','san fancisco','tokyo'],
                  'boolean':['y','n',None,'n','n','y'],
                  'ordinal_column':['somewhat like','like','somewhat like','like','somewhat like','dislike'],
                  'quantitative_column':[1,11,-.5,10,None,20]})
X

可以看出，这个数据集有一个数值变量quantitative_columns，存在一行缺失值，我们直接调用sklearn的preprocessing方法里的Imputer。

# 填充数值变量（基于Imputer的自定义填充器，用众数填充）
from sklearn.preprocessing import Imputer
class CustomQuantitativeImputer(TransformerMixin):
    def __init__(self, cols=None, strategy='mean'):
        self.cols = cols
        self.strategy = strategy
        
    def transform(self, df):
        X = df.copy()
        impute = Imputer(strategy=self.strategy)
        for col in self.cols:
            X[col] = impute.fit_transform(X[[col]])
        return X
    
    def fit(self, *_):
        return self
    
# 调用自定义的填充器
cqi = CustomQuantitativeImputer(cols = ['quantitative_column'], strategy='mean')
cqi.fit_transform(X)

Tip8：怎么把几个图表一起在同一张图上显示？

未来几个特征锦囊的内容会使用泰坦尼克号的数据集，大家可以在下面的链接去下载数据哈。

Titanic数据集下载：https://www.kaggle.com/c/titanic/data

首先我们要知道，做特征工程之前知道数据的分布和关联情况是极为重要的，因此把这些信息做一些可视化的操作是很重要的操作和技能，今天我们就来学习下怎么画很多张图，然后可以一并显示在同一张上吧，专业来说就是画子图。

导入数据集

# 导入相关库
import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
data_train.head()

代码汇集

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置figure_size尺寸
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 6.0) 

fig = plt.figure()

# 设定图表颜色
fig.set(alpha=0.2)  

# 第一张小图
plt.subplot2grid((2,3),(0,0))           
data_train['Survived'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.ylabel(u"人数")  
plt.title(u"船员获救情况 (1为获救)")

# 第二张小图
plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
data_train['Pclass'].value_counts().plot(kind="bar")
plt.ylabel(u"人数")
plt.title(u"乘客等级分布")

# 第三张小图
plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
plt.scatter(data_train['Survived'], data_train['Age'])
plt.ylabel(u"年龄") 
plt.grid(b=True, which='major', axis='y') 
plt.title(u"按年龄看获救分布 (1为获救)")

# 第四张小图，分布图
plt.subplot2grid((2,3),(1,0), colspan=2)
data_train.Age[data_train.Pclass == 1].plot(kind='kde')   
data_train.Age[data_train.Pclass == 2].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 3].plot(kind='kde')
plt.xlabel(u"年龄")
plt.ylabel(u"密度") 
plt.title(u"各等级的乘客年龄分布")
plt.legend((u'头等舱', u'2等舱',u'3等舱'),loc='best')

# 第五张小图
plt.subplot2grid((2,3),(1,2))
data_train.Embarked.value_counts().plot(kind='bar')
plt.title(u"各登船口岸上船人数")
plt.ylabel(u"人数")  
plt.show()

我们从上面的可视化操作结果可以看出，其实可以看出一些规律，比如说生还的机率比死亡的要大，然后获救的人在年龄上区别不大，然后就是有钱人（坐头等舱的）的年龄会偏大等。

Tip9：怎么把画出堆积图来看占比关系？

Titanic数据集下载：https://www.kaggle.com/c/titanic/data

上次的锦囊我知道了怎么把几张图放在一张图上去显示，但是这个只是一种排版方式的操作，今天分享一个画堆积图的方法，可以用来看类别占比关系，有助于我们去了解数据，发现数据里的规律。

导入数据集

# 导入相关库
import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
data_train.head()

代码汇集

# 设置figure_size尺寸
plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) 

#看看各乘客等级的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.8)

Survived_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'获救':Survived_1, u'未获救':Survived_0})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"各乘客等级的获救情况")
plt.xlabel(u"乘客等级") 
plt.ylabel(u"人数") 
plt.show()

Tip10：怎么对满足某种条件的变量修改其变量值？

Titanic数据集下载：

https://www.kaggle.com/c/titanic/data

这里我们使用loc函数，这个方式实在是太好用了！

首先我们先理解一下这个loc应该怎么用吧，然后再举几个实战例子来理解一下。

我们要知道loc函数的意思就是通过行标签索引行数据，最直接的就是看看文档，引用文档里的数据集：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],columns=['max_speed', 'shield'])
df

下面的小例子就是从文档里拿过来的，很全面的示例了一些应用操作。

那么通过上面的学习，你大概也知道了loc的简单用法了，下面就介绍下在特征工程里我们清洗某些数据时候，可以通过这函数来修改变量值，从而达到我们的某些目的。

下面我们还是用泰坦尼号的数据集：

# 导入相关库
import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
data_train['Age'].value_counts().sort_index()

我们可以看出有些年龄有小于1岁的，比如0.42、0.67之类的，我们这里就使用一下loc来把这些小于1岁的修改为1岁吧，如果没有意外，应该岁数为1的统计数会变为14个。

data_train.loc[(data_train.Age<=1),'Age'] = 1
data_train['Age'].value_counts().sort_index()

Tip11：怎么通过正则提取字符串里的指定内容?

这个正则表达式在我们做字符提取中是十分常用的，先前有一篇文章有介绍到怎么去使用正则表达式来实现我们的目的，大家可以先回顾下这篇文章。

图文并茂地带你入门正则表达式

Titanic数据集下载：

https://www.kaggle.com/c/titanic/data

# 导入相关库
import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame
import re

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
data_train.head()

我们现在可以提取下这name里的称谓，比如Mr、Miss之类的，作为一个新列，代码如下:

data['Title'] = data['Name'].map(lambda x: re.compile(", (.*?)\.").findall(x)[0])
data.head()

我们之前看这代码其实有点懵的，不过这是因为大家可能对正则表达式的规则不太熟悉，所以下面有几个相关的可以参考下。

import re
str = 'xxdaxxabxxacabxxcdabddbxxssbdffbggxx'
# 一个'.'就是匹配\n(换行符)以外的任何字符
print(re.findall(r'a.b',str))

# 一个'*'前面的字符出现0次或以上
print(re.findall(r'a*b',str))

# 匹配从.*前面的字符为起点，到后面字符为终点的所有内容，直到返回所有
print(re.findall(r'xx.*xx',str))

# 非贪婪，和上面的一样，不过是用过一次就不会再用,，以列表的形式返回
print(re.findall(r'xx.*?xx',str))

# 非贪婪，与上面是一样的，只是与上面相比，多了一个括号，只保留括号中的内容
print(re.findall(r'xx(.*?)xx',str))

# 保留a,b中间的内容
print(re.findall(r'xx(.+?)xx',str))
print(re.findall(r'xx(.+?)xx',str)[0])

所以，看了这些后，应该就可以理解上面的pattern的含义了！

Tip12：如何利用字典批量修改变量值？

这里我们假设有这么一种情况，一个字段里的变量值，需要把某几个变量值修改为同一个值，然后其他几个变量值修改为另外一个，那么我们有什么简单的办法可以完成呢？这边，我推荐一个字典映射的办法！

Titanic数据集下载：

https://www.kaggle.com/c/titanic/data

# 导入相关库
import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame
import re

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
# 提取其中几列
data = data_train.loc[:,['PassengerId','Name']]

# 提取称谓
data['Title'] = data['Name'].map(lambda x: re.compile(", (.*?)\.").findall(x)[0])
data.Title.value_counts()

就好像我刚刚所说的，需要把黄色框框里的变量值修改掉，而且是按照我们的想法，比如capt和Dr合为一体，统一叫officer。

# 定义一个空字典来收集映射关系
title_Dict = {}
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Capt', 'Col', 'Major', 'Dr', 'Rev'], 'Officer'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Don', 'Sir', 'the Countess', 'Dona', 'Lady'], 'Royalty'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mme', 'Ms', 'Mrs'], 'Mrs'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mlle', 'Miss'], 'Miss'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mr'], 'Mr'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Master','Jonkheer'], 'Master'))
title_Dict

我们把映射关系用字典来存储，到时候直接可以拿来用。

data['Title'] = data['Title'].map(title_Dict)
data.Title.value_counts()

Tip13：如何对类别变量进行独热编码？

很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段，都是0-1的变量值。

# 导入相关库
import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame
import re

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
# 提取其中几列
data = data_train.loc[:,['PassengerId','Name']]

# 提取称谓
data['Title'] = data['Name'].map(lambda x: re.compile(", (.*?)\.").findall(x)[0])

# 定义一个空字典来收集映射关系
title_Dict = {}
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Capt', 'Col', 'Major', 'Dr', 'Rev'], 'Officer'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Don', 'Sir', 'the Countess', 'Dona', 'Lady'], 'Royalty'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mme', 'Ms', 'Mrs'], 'Mrs'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mlle', 'Miss'], 'Miss'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mr'], 'Mr'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Master','Jonkheer'], 'Master'))
data['Title'] = data['Title'].map(title_Dict)
data.Title.value_counts()

那么接下来我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段：

# 我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段
dummies_title = pd.get_dummies(data['Title'], prefix="Title")
data = pd.concat([data,dummies_title], axis=1)
data.head()

对了，这里有些同学可能会问，还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么？另外这种的话，我们是称为dummy encoding的，也就是哑变量编码，它把任意一个状态位去除，也就是说其中有一类变量值的哑变量表示为全0。更多的内容建议可以百度深入了解哈。

Tip14：如何把“年龄”字段按照我们的阈值分段？

我们在进行特征处理的时候，也有的时候会遇到一些变量，比如说年龄，然后我们想要按照我们想要的阈值进行分类，比如说低于18岁的作为一类，18-30岁的作为一类，那么怎么用Python实现的呢？

# 导入相关库
import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
# 修复部分age的值
data_train.loc[(data_train.Age<=1),'Age'] = 1
# 只保留部分值
data = data_train.loc[:,['PassengerId','Age']]
data.head()

然后，我们编辑代码，按照我们的预期进行分组:

# 确定阈值，写入列表
bins = [0, 12, 18, 30, 50, 70, 100]
data['Age_group'] = pd.cut(data['Age'], bins)

dummies_Age = pd.get_dummies(data['Age_group'], prefix= 'Age')
data = pd.concat([data, dummies_Age], axis=1)

data.head()

这样子就很神奇了吧，把年龄按照我们的需求进行分组，顺便使用独热编码生成了新的字段。

Tip15：如何使用sklearn的多项式来衍生更多的变量？

关于这种衍生变量的方式，理论其实大家应该很早也都听说过了，但是如何在Python里实现，也就是今天在这里分享给大家，其实也很简单，就是调用sklearn的PolynomialFeatures方法，具体大家可以看看下面的demo。

这里使用一个人体加速度数据集，也就是记录一个人在做不同动作时候，在不同方向上的加速度，分别有3个方向，命名为x、y、z。

# 人体胸部加速度数据集,标签activity的数值为1-7
'''
1-在电脑前工作
2-站立、走路和上下楼梯
3-站立
4-走路
5-上下楼梯
6-与人边走边聊
7-站立着说话

'''
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/activity_recognizer/1.csv', header=None)
df.columns = ['index','x','y','z','activity']
df.head()

那么我们可以直接调用刚刚说的办法，然后对于数值型变量多项式的变量扩展，代码如下:

# 扩展数值特征
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

x = df[['x','y','z']]
y = df['activity']

poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False, interaction_only=False)

x_poly = poly.fit_transform(x)
pd.DataFrame(x_poly, columns=poly.get_feature_names()).head()

Tip16：如何根据变量相关性画出热力图？

上次的锦囊有提及到如何使用sklearn来实现多项式的扩展来衍生更多的变量，但是我们也知道其实这样子出来的变量之间的相关性是很强的，我们怎么可以可视化一下呢？这里介绍一个热力图的方式，调用corr来实现变量相关性的计算，同时热力图，颜色越深的话，代表相关性越强！

# 人体胸部加速度数据集,标签activity的数值为1-7
'''
1-在电脑前工作
2-站立、走路和上下楼梯
3-站立
4-走路
5-上下楼梯
6-与人边走边聊
7-站立着说话

'''
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

df = pd.read_csv('./data/activity_recognizer/1.csv', header=None)
df.columns = ['index','x','y','z','activity']

x = df[['x','y','z']]
y = df['activity']

# 多项式扩充数值变量
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False, interaction_only=False)

x_poly = poly.fit_transform(x)
pd.DataFrame(x_poly, columns=poly.get_feature_names()).head()

# 查看热力图(颜色越深代表相关性越强)
%matplotlib inline
import seaborn as sns

sns.heatmap(pd.DataFrame(x_poly, columns=poly.get_feature_names()).corr())

Tip17：如何把分布修正为类正态分布？

下载地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

import pandas as pd
import numpy as np
# Plots
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
train = pd.read_csv('./data/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv')
train.head()

首先这个是一个价格预测的题目，在开始前我们需要看看分布情况，可以调用以下的方法来进行绘制：

sns.set_style("white")
sns.set_color_codes(palette='deep')
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))
#Check the new distribution 
sns.distplot(train['SalePrice'], color="b");
ax.xaxis.grid(False)
ax.set(ylabel="Frequency")
ax.set(xlabel="SalePrice")
ax.set(title="SalePrice distribution")
sns.despine(trim=True, left=True)
plt.show()

我们从结果可以看出，销售价格是右偏，而大多数机器学习模型都不能很好地处理非正态分布数据，所以我们可以应用log(1+x)转换来进行修正。那么具体我们可以怎么用Python代码实现呢？

# log(1+x) 转换
train["SalePrice_log"] = np.log1p(train["SalePrice"])

sns.set_style("white")
sns.set_color_codes(palette='deep')
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))

sns.distplot(train['SalePrice_log'] , fit=norm, color="b");

# 得到正态分布的参数
(mu, sigma) = norm.fit(train['SalePrice_log'])

plt.legend(['Normal dist. ($\mu=$ {:.2f} and $\sigma=$ {:.2f} )'.format(mu, sigma)],
            loc='best')
ax.xaxis.grid(False)
ax.set(ylabel="Frequency")
ax.set(xlabel="SalePrice")
ax.set(title="SalePrice distribution")
sns.despine(trim=True, left=True)

plt.show()

Tip18：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？

今天我们用的是一个新的数据集，也是在kaggle上的一个比赛，大家可以先去下载一下：

下载地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

import pandas as pd
import numpy as np
# Plots
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
train = pd.read_csv('./data/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv')
train.head()

我们对数据集进行分析，首先我们可以先看看特征的分布情况，看下哪些特征明显就是有数据倾斜的，然后可以找办法解决，因此，第一步就是要有办法找到这些特征。

首先可以通过可视化的方式，画箱体图，然后观察箱体情况，理论知识是：

在箱线图中，箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数。箱子的上下底，分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据。因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度。上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值。有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”。而对于数据倾斜的，我们叫做“偏态”，与正态分布相对，指的是非对称分布的偏斜状态。在统计学上，众数和平均数之差可作为分配偏态的指标之一：如平均数大于众数，称为正偏态（或右偏态）；相反，则称为负偏态（或左偏态）。

# 丢弃y值
all_features = train.drop(['SalePrice'], axis=1)

# 找出所有的数值型变量
numeric_dtypes = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']
numeric = []
for i in all_features.columns:
    if all_features[i].dtype in numeric_dtypes:
        numeric.append(i)
        
# 对所有的数值型变量绘制箱体图
sns.set_style("white")
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))
ax.set_xscale("log")
ax = sns.boxplot(data=all_features[numeric] , orient="h", palette="Set1")
ax.xaxis.grid(False)
ax.set(ylabel="Feature names")
ax.set(xlabel="Numeric values")
ax.set(title="Numeric Distribution of Features")
sns.despine(trim=True, left=True)

可以看出有一些特征，有一些数据会偏离箱体外，因此属于数据倾斜。但是，我们从上面的可视化中虽然看出来了，但是想要选出来还是比较麻烦，所以这里引入一个偏态的概念，相对应的有一个指标skew，这个就是代表偏态的系数。

Skewness：描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性，简单来说就是数据的不对称程度。

偏度是三阶中心距计算出来的。

（1）Skewness = 0 ，分布形态与正态分布偏度相同。

（2）Skewness > 0 ，正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值。

（3）Skewness < 0 ，负偏差数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边，数据左端有较多的极端值。

（4）数值的绝对值越大，表明数据分布越不对称，偏斜程度大。

那么在Python里可以怎么实现呢？

# 找出明显偏态的数值型变量
skew_features = all_features[numeric].apply(lambda x: skew(x)).sort_values(ascending=False)

high_skew = skew_features[skew_features > 0.5]
skew_index = high_skew.index

print("本数据集中有 {} 个数值型变量的 Skew > 0.5 :".format(high_skew.shape[0]))
skewness = pd.DataFrame({'Skew' :high_skew})
skew_features.head(10)

Tip19：怎么尽可能地修正数据倾斜的特征？

上一个锦囊，分享了给大家通过skew的方法来找到数据集中有数据倾斜的特征（特征锦囊：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？），那么怎么去修正它呢？正是今天要分享给大家的锦囊！

还是用到房价预测的数据集：

下载地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

import pandas as pd
import numpy as np
# Plots
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
train = pd.read_csv('./data/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv')
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200317220809685.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0FJSFVCRUk=,size_16,color_FFFFFF,t_70)train.head()

我们通过上次的知识，知道了可以通过skewness来进行倾斜特征的辨别，那么对于修正它的办法，这里也先分享一个理论知识 —— box-cox转换。

线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时，又不丢失信息，此种变换称之为Box—Cox变换。

Box-Cox变换是Box和Cox在1964年提出的一种广义幂变换方法，是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式，Box-Cox变换可以明显地改善数据的正态性、对称性和方差相等性，对许多实际数据都是行之有效的。—— 百度百科

在使用前，我们先看看原先倾斜的特征有多少个。

# 丢弃y值
all_features = train.drop(['SalePrice'], axis=1)

# 找出所有的数值型变量
numeric_dtypes = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']
numeric = []
for i in all_features.columns:
    if all_features[i].dtype in numeric_dtypes:
        numeric.append(i)
        
# 找出明显偏态的数值型变量
skew_features = all_features[numeric].apply(lambda x: skew(x)).sort_values(ascending=False)

high_skew = skew_features[skew_features > 0.5]
skew_index = high_skew.index

print("本数据集中有 {} 个数值型变量的 Skew > 0.5 :".format(high_skew.shape[0]))
skewness = pd.DataFrame({'Skew' :high_skew})
skew_features

本数据集中有 24 个数值型变量的 Skew > 0.5 :

在Python中怎么使用Box-Cox 转换呢？很简单。

# 通过 Box-Cox 转换，从而把倾斜的数据进行修正
for i in skew_index:
    all_features[i] = boxcox1p(all_features[i], boxcox_normmax(all_features[i] + 1))

然后我们再看看还有多少个数据倾斜的特征吧！

# 找出明显偏态的数值型变量
skew_features = all_features[numeric].apply(lambda x: skew(x)).sort_values(ascending=False)

high_skew = skew_features[skew_features > 0.5]
skew_index = high_skew.index
print("本数据集中有 {} 个数值型变量的 Skew > 0.5 :".format(high_skew.shape[0]))
skewness = pd.DataFrame({'Skew' :high_skew})

本数据集中有 15 个数值型变量的 Skew > 0.5 :

变少了很多，而且如果看他们的skew值，也会发现变小了很多。我们也可以看看转换后的箱体图情况。

# Let's make sure we handled all the skewed values
sns.set_style("white")
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))
ax.set_xscale("log")
ax = sns.boxplot(data=all_features[skew_index] , orient="h", palette="Set1")
ax.xaxis.grid(False)
ax.set(ylabel="Feature names")
ax.set(xlabel="Numeric values")
ax.set(title="Numeric Distribution of Features")
sns.despine(trim=True, left=True)

Tip20：怎么简单使用PCA来划分数据且可视化呢？

PCA算法在数据挖掘中是很基础的降维算法，简单回顾一下定义：

PCA，全称为Principal Component Analysis，也就是主成分分析方法，是一种降维算法，其功能就是把N维的特征，通过转换映射到K维上（K<N），这些由原先N维的投射后的K个正交特征，就被称为主成分。

我们在这里使用的数据集iris，来弄一个demo：

# 导入相关库
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
%matplotlib inline

#解决中文显示问题，Mac
%matplotlib inline
from matplotlib.font_manager import FontProperties
# 设置显示的尺寸
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS'] #正常显示中文

# 导入数据集
iris = load_iris()
iris_x, iris_y = iris.data, iris.target

# 实例化
pca = PCA(n_components=2)

# 训练数据
pca.fit(iris_x)
pca.transform(iris_x)[:5,]

# 自定义一个可视化的方法
label_dict = {i:k for i,k in enumerate(iris.target_names)}
def plot(x,y,title,x_label,y_label):
    ax = plt.subplot(111)
    for label,marker,color in zip(
    range(3),('^','s','o'),('blue','red','green')):
        plt.scatter(x=x[:,0].real[y == label],
                   y = x[:,1].real[y == label],
                   color = color,
                   alpha = 0.5,
                   label = label_dict[label]
                   )
        
    plt.xlabel(x_label)
    plt.ylabel(y_label)
    
    leg = plt.legend(loc='upper right', fancybox=True)
    leg.get_frame().set_alpha(0.5)
    plt.title(title)

# 可视化
plot(iris_x, iris_y,"原始的iris数据集","sepal length(cm)","sepal width(cm)")
plt.show()

plot(pca.transform(iris_x), iris_y,"PCA转换后的头两个正交特征","PCA1","PCA2")

我们通过自定义的绘图函数plot，把不同类别的y值进行不同颜色的显示，从而看出在值域上分布的差异。从原始的特征来看，不同类别之间其实界限并不是十分明显，如上图所示。而进行PCA转换后，可以看出不同类别之间的界限有了比较明显的差异。

Tip21：怎么简单使用LDA来划分数据且可视化呢？

LDA算法在数据挖掘中是很基础的算法，简单回顾一下定义：

LDA的全称为Linear Discriminant Analysis, 中文为线性判别分析，LDA是一种有监督学习的算法，和PCA不同。PCA是无监督算法，。LDA是“投影后类内方差最小，类间方差最大”，也就是将数据投影到低维度上，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

我们在这里使用的数据集iris，来弄一个demo：

# 导入相关库
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
%matplotlib inline

#解决中文显示问题，Mac
%matplotlib inline
from matplotlib.font_manager import FontProperties
# 设置显示的尺寸
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS'] #正常显示中文

# 导入数据集
iris = load_iris()
iris_x, iris_y = iris.data, iris.target

# 实例化
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)

# 训练数据
x_lda_iris = lda.fit_transform(iris_x, iris_y)


# 自定义一个可视化的方法
label_dict = {i:k for i,k in enumerate(iris.target_names)}
def plot(x,y,title,x_label,y_label):
    ax = plt.subplot(111)
    for label,marker,color in zip(
    range(3),('^','s','o'),('blue','red','green')):
        plt.scatter(x=x[:,0].real[y == label],
                   y = x[:,1].real[y == label],
                   color = color,
                   alpha = 0.5,
                   label = label_dict[label]
                   )
        
    plt.xlabel(x_label)
    plt.ylabel(y_label)
    
    leg = plt.legend(loc='upper right', fancybox=True)
    leg.get_frame().set_alpha(0.5)
    plt.title(title)

# 可视化
plot(iris_x, iris_y,"原始的iris数据集","sepal length(cm)","sepal width(cm)")
plt.show()

plot(x_lda_iris, iris_y, "LDA Projection", "LDA1", "LDA2")

特征工程中常用的数据处理方式

特征工程

文章目录

Tip1：特征无量纲化的常见操作方法

Tip2：怎么进行多项式or对数的数据变换?

多项式变换

对数变换

代码集合

Tip3：常用的统计图在Python里怎么画?

效果图：

代码集合

Tip4：怎么去除DataFrame里的缺失值？

统计有多少缺失值

删除操作

Tip5：怎么把被错误填充的缺失值还原？

单个操作

批量操作

Tip6：怎么定义一个方法去填充分类变量的空值？

Tip7：怎么定义一个方法去填充数值变量的空值？

Tip8：怎么把几个图表一起在同一张图上显示？

导入数据集

代码汇集

Tip9：怎么把画出堆积图来看占比关系？

导入数据集

代码汇集

Tip10：怎么对满足某种条件的变量修改其变量值？

Tip11：怎么通过正则提取字符串里的指定内容?

Tip12：如何利用字典批量修改变量值？

Tip13：如何对类别变量进行独热编码？

Tip14：如何把“年龄”字段按照我们的阈值分段？

Tip15：如何使用sklearn的多项式来衍生更多的变量？

Tip16：如何根据变量相关性画出热力图？

Tip17：如何把分布修正为类正态分布？

Tip18：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？

Tip19：怎么尽可能地修正数据倾斜的特征？

Tip20：怎么简单使用PCA来划分数据且可视化呢？

Tip21：怎么简单使用LDA来划分数据且可视化呢？