一、学习背景与目的

在机器学习流程中，数据预处理是保障模型训练效果的关键环节。原始数据常存在缺失值、量纲不一致、特征格式不匹配等问题，直接影响模型对数据规律的学习。本次学习围绕 Pandas 与 Scikit-learn（sklearn）工具库，系统掌握数据预处理的核心技术，包括缺失值处理、数据标准化、特征编码及数据二值化，为后续机器学习建模奠定基础。

二、核心知识点总结

（一）缺失值处理

缺失值是数据集中常见问题，需先识别再通过删除或填充解决，核心工具包括 Pandas 内置函数与 sklearn 的SimpleImputer。

1. 缺失值识别（Pandas）

关键函数：isnull() 功能：判断数据框（DataFrame）或 Series 中每个单元格是否为空，返回布尔值（True表示空值，False表示非空值）。注意事项：Pandas 默认仅识别NaN为缺失值，需通过na_values参数手动指定其他缺失值格式（如"n/a"、"na"、"-"），确保识别全面性。示例代码：
python
运行
```
import pandas as pd
missing_values = ["n/a", "na", "-"]
df = pd.read_csv('property-data.csv', na_values=missing_values)
print(df['NUM_BEDROOMS'].isnull())  # 查看该列空值情况
```

2. 缺失值处理方法

处理方式	工具 / 函数	核心逻辑	适用场景
删除法	Pandas `dropna()`	删除包含空值的行 / 列，参数`how="any"`（有一个空值即删）、`how="all"`（全为空才删）	数据量较大、空值占比低，且删除后不影响数据分布
填充法 - Pandas	`fillna()`	用指定值（如常数`666`）、均值（`mean()`）、中位数（`median()`）填充空值	数据量较小，需保留样本完整性
填充法 - sklearn	`SimpleImputer`	支持 4 种策略： - `strategy="mean"`（均值填充，适用于正态分布数据） - `strategy="median"`（中位数填充，适用于含异常值数据） - `strategy="constant"`（常数填充，需指定`fill_value`） - `strategy="most_frequent"`（众数填充，适用于分类数据）	标准化处理流程，适配 sklearn 建模 pipeline

（二）数据标准化

标准化旨在解决 “不同特征量纲不一致导致模型偏向方差大的特征” 问题，核心是将数据转换为统一规格（无量纲化），常用两种方法。

1. 核心概念

定义：将特征分布调整为特定形式（如标准正态分布），消除量纲影响，使不同特征具备可比性。
无量纲化类型：
- 中心化：数据平移（减去固定值，如均值）；
- 缩放：数据压缩 / 扩张（除以固定值，如标准差、最大值）。

2. 常用标准化方法

方法	工具 / 函数	计算公式	特点
最大最小值标准化	`preprocessing.MinMaxScaler()`	\(X_{scaled} = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)	可通过`feature_range`指定目标范围（默认`[0,1]`），适用于需要固定数据范围的场景（如神经网络输入）
Z 值标准化	`preprocessing.StandardScaler()`	\(X_{scaled} = \frac{X - \mu}{\sigma}\)（\(\mu\)为均值，\(\sigma\)为标准差）	转换后数据均值为 0、方差为 1，保留原始数据分布关系，适用于线性模型（如逻辑回归、SVM）

（三）特征编码

将非数值型分类特征转换为数值型，根据特征类型（名义 / 有序 / 有距）选择不同编码方式。

1. 特征类型划分

名义变量：无顺序关系（如性别：男 / 女、血型：A/B/AB/O）；
有序变量：有顺序但不可计算（如学历：小学 < 初中 < 高中）；

有距变量：有顺序且可计算（如分数：100/90/60）。

2. 核心编码方法

编码方式	工具 / 函数	适用特征类型	原理与示例
独热编码	`preprocessing.OneHotEncoder()`	名义变量	用 N 位二进制向量表示 N 个类别（如血型 A→[1,0,0,0]，B→[0,1,0,0]），避免引入虚假顺序关系
序号编码	`preprocessing.OrdinalEncoder()`	有序变量	将类别按顺序映射为整数（如学历：小学→1，初中→2，高中→3），保留原有顺序
目标标签编码	`preprocessing.LabelEncoder()`	目标变量（y）	将目标标签映射为 0~n_classes-1 的整数（如 “存活”→1，“死亡”→0），仅用于目标值，不用于输入特征（X）

（四）数据二值化

定义：根据阈值将连续数据分为两类（0 或 1），实现 “非黑即白” 的简化表达。
工具 / 函数：preprocessing.Binarizer()
核心参数：threshold（阈值，大于阈值为 1，否则为 0）。
示例：将年龄二值化（阈值 30），年龄 > 30→1，年龄≤30→0：
python
运行
```
from sklearn.preprocessing import Binarizer
X = data.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)  # 年龄列
transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)
```

三、关键工具函数速查表

工具库	函数	核心功能
Pandas	`isnull()`	识别缺失值（布尔判断）
Pandas	`dropna()`	删除含空值的行 / 列
Pandas	`fillna()`	填充缺失值（常数 / 均值 / 中位数）
sklearn.preprocessing	`MinMaxScaler()`	最大最小值标准化
sklearn.preprocessing	`StandardScaler()`	Z 值标准化（均值 0、方差 1）
sklearn.preprocessing	`OneHotEncoder()`	名义变量独热编码
sklearn.preprocessing	`OrdinalEncoder()`	有序变量序号编码
sklearn.preprocessing	`LabelEncoder()`	目标标签编码
sklearn.preprocessing	`Binarizer()`	数据二值化
sklearn.impute	`SimpleImputer()`	标准化填充缺失值（均值 / 中位数 / 众数 / 常数）

四、学习总结与应用建议

流程优先级：数据预处理需遵循 “先识别缺失值→处理缺失值→标准化→特征编码” 的顺序，确保每一步输出符合下一步输入要求。
方法选择原则：
- 缺失值：数据量大用删除法，数据量小用填充法（正态分布用均值，异常值多用中位数，分类数据用众数）；
- 标准化：线性模型用 Z 值标准化，神经网络用 MinMaxScaler；
- 编码：名义变量用独热编码，有序变量用序号编码，目标值用 LabelEncoder。
工具适配：Pandas 适合快速数据清洗（如缺失值初步处理），sklearn 适合标准化流程（便于与后续建模整合为 pipeline）。