python数据挖掘实验-数据的预处理和探索.docx

在Python数据挖掘实验中，数据的预处理和探索是至关重要的步骤，特别是在处理真实世界的数据集时。这个实验以“泰坦尼克生还”数据集为例，数据来源于“titanic_data.csv”文件，其中“Survived”字段是我们关注的目标变量，表示乘客是否幸存。 **1. 原始数据的描述** 我们需要了解数据的基本情况，包括样本数量（即观测值的数量）、属性数量以及每个属性的数据类型。属性类型通常分为标称（名义）数据，例如乘客的性别；序数数据，如船舱等级；以及连续数据，如年龄和票价。对这些属性进行统计分析，可以帮助我们理解数据的分布和特征。 **2. 预处理** - **缺失值处理**：数据中常常存在缺失值，例如在“泰坦尼克生还”数据集中，年龄（Age）字段可能有部分缺失。这里使用了拉格朗日插值方法填充缺失的年龄值，通过计算空值所在行前后k个非空值的平均值来估计缺失值。在示例代码中，k默认设置为5，即取前后5个邻居的平均值进行插值。 - **异常值处理**：异常值可能是数据录入错误或极端情况，需要进行识别和处理。这通常涉及到数据分析中的统计方法，如Z-score或IQR方法，以判断一个值是否远离其他值，从而确定是否为异常。 - **规范化**：数据变换通常用于消除不同属性间的尺度差异，如使用最小-最大缩放或Z-score标准化。这有助于后续模型的训练和比较。 - **去除无意义的属性**：如果某个属性对预测目标没有显著影响，或者与其他属性高度相关，可以考虑将其删除，以简化数据并减少计算复杂性。在实验中，代码中删除了“PassengerId”列，因为它可能对生还与否的预测没有直接影响。 **3. 数据汇总统计** 使用合适的度量方法对数据进行总结，包括计算频数、百分比、均值和中位数等。这有助于我们了解数据的整体趋势、分布和集中趋势。例如，我们可以计算各年龄段乘客的生存率，或者按照性别和船舱等级划分的存活比例。 **4. 数据可视化** 数据可视化是探索性数据分析的关键部分，它能帮助我们直观地发现模式和关系。常见的图表包括： - **直方图**：展示数值属性的分布，如年龄或票价的分布。 - **盒状图**：展示数值属性的四分位数，可用于识别异常值。 - **散点图**：展示两个数值属性之间的关系，如年龄与生存概率的关系。 **5. 其他有价值的探索** 实验鼓励参与者自行发现数据中的潜在模式和关联。这可能包括分析乘客等级、家庭成员数量、登船港口等因素与生存率之间的关系，或者研究不同特征组合的影响。 Python数据挖掘实验旨在通过数据预处理和探索，提升我们对数据的理解，为后续的建模和分析打下坚实基础。在这个过程中，掌握数据处理的技巧，如缺失值处理、异常值检测、数据规范化和可视化，将对我们的数据分析能力大有裨益。