python数据分析（4）——数据预处理（上）
数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
1 数据清洗
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值。
1.1 缺失值处理
方法主要分为删除记录、数据插补和不处理，其中常用的数据插补方法如下。
这里主要介绍拉格朗日插值法和牛顿插值法。其他的插值方法还有Hermite插值、分段插值和样条插值。
P(x)是牛顿插值逼近函数，R(x)是误差函数。
3）将缺失的函数值对应的点x代入插值多项式得到缺失值的近似值f(x).
牛顿插值法也是多项式插值，但采用了另一种构造插值多项式的方法，与拉格朗日插值相比，具有承袭型和易于变动节点的特点。从本质上来说，两者给出的结果是一样的（相同次数、相同系数的多项式），只不过表示的形式不同。因此，在Python的Scipy库中，只提供了拉格朗日插值法的函数（因为实现上比较容易），如果需要牛顿插值法，则需要自行编写函数。
例子是catering_sale.xls
```python
拉格朗日插值代码
import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数
inputfile = 'catering_sale.xls' #销量数据路径 outputfile = 'sales.xls' #输出数据路径
data = pd.read_excel(inputfile) #读入数据 data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] = None #过滤异常值，将其变为空值
自定义列向量插值函数
s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5
def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数 y = y[y.notnull()] #剔除空值 return lagrange(y.index, list(y))(n) #插值并返回插值结果
逐个元素判断是否需要插值
for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: #如果为空即插值。 data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)
data.to_excel(outputfile) #输出结果，写入文件 ```
1.2 异常值处理
我们一般将异常值视为缺失值进行插补。
python中判断每个元素是否空值/非空值
D.isnull/notnull()
2. 数据集成
2.1 实体识别
实体识别是指从不同数据源识别出现实世界的实体，它的任务是统一不同源数据的矛盾之处。
2.1.1 同名异义
数据源中同样是属性ID，不一定是同一实体。
2.1.2 异名同义
不同数据源中不同名字的数据项表示是同一实体。
2.1.3 单位不统一
描述同一个实体分别用的是国际单位和中国传统的计量单位。
检测和解决这些冲突就是实体识别的任务。
2.2 冗余属性识别
- 同一属性多次出现
- 同一属性命名不一致导致重复
有些冗余属性可以用相关分析检测。
python去除数据中的重复元素
D.unique()
np.unique(D)
参考文献
- 零售业大数据下载与分析系统的设计与实现（西安电子科技大学·吴霜）
- 基于数据挖掘的学生数据剖析系统研究（哈尔滨师范大学·李晓楠）
- 制造业数据交互式分析平台的设计与实现（西安电子科技大学·杨妍）
- 生物农药智能推荐系统的设计与实现（电子科技大学·彭亚飞）
- 电子商务网站的数据分析系统研究与开发（北方工业大学·韩杰）
- 标准化报表的数据分析在电信财务收入系统中的应用（电子科技大学·金鑫）
- 数据挖掘技术在大型企业物流平台的应用研究（成都理工大学·沈哲）
- 股票数据库管理系统的设计与实现（电子科技大学·卢火）
- 连锁超市数据分析系统的开发与实现（首都经济贸易大学·刘亚云）
- 基于移动平台股票资讯搜索与预测系统研究（哈尔滨理工大学·滕文达）
- 生物农药智能推荐系统的设计与实现（电子科技大学·彭亚飞）
- 股票数据库管理系统的设计与实现（电子科技大学·卢火）
- 基于云计算的用户网络行为挖掘分析系统的研究与设计（湖北大学·皮健夫）
- 标准化报表的数据分析在电信财务收入系统中的应用（电子科技大学·金鑫）
- 主题网络爬虫的研究与设计（南京理工大学·朱良峰）
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