Was sind Datenvorverarbeitungstechniken in Python?

Python kann als häufig verwendete Programmiersprache eine Vielzahl unterschiedlicher Daten verarbeiten und analysieren. Die Datenvorverarbeitung ist ein sehr wichtiger und notwendiger Schritt in der Datenanalyse. Sie umfasst Schritte wie Datenbereinigung, Merkmalsextraktion, Datenkonvertierung und Datenstandardisierung. Der Zweck der Vorverarbeitung besteht darin, die Qualität und Analysierbarkeit von Daten zu verbessern. In Python stehen viele Techniken und Tools zur Datenvorverarbeitung zur Verfügung. Im Folgenden werden einige häufig verwendete Techniken und Tools vorgestellt.

1. Datenbereinigung

In der Datenbereinigungsphase müssen wir uns mit einigen Problemen wie fehlenden Werten, doppelten Werten, Ausreißern, ungültigen Werten usw. in den Originaldaten befassen. In Python ist Pandas eine sehr häufig verwendete Datenverarbeitungsbibliothek, die viele nützliche Funktionen zum Bearbeiten von Daten bietet. Beispielsweise kann die Funktion „dropna()“ in Pandas fehlende Werte löschen, die Funktion „duplicated()“ kann doppelte Werte erkennen und löschen und die Funktion „isin()“ kann ungültige Werte erkennen und löschen.

2. Merkmalsextraktion

Merkmalsextraktion ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Merkmalsvektoren, die für die Analyse verwendet werden können. Dadurch können wir Merkmale und Muster in den Daten entdecken. In Python gibt es viele häufig verwendete Methoden zur Merkmalsextraktion, z. B. Hauptkomponentenanalyse (PCA), lineare Diskriminanzanalyse (LDA), One-Hot-Codierung (One-Hot-Encoding), TF-IDF usw. basierend auf mathematischen Prinzipien. Die Merkmalsextraktion kann mithilfe von Funktionen durchgeführt werden, die in Toolkits wie scikit-learn bereitgestellt werden.

3. Datenkonvertierung

Datenkonvertierung ist der Prozess der Konvertierung von Rohdaten in ein Format, das für die Analyse verwendet werden kann. In Python gibt es viele häufig verwendete Datenkonvertierungsmethoden, z. B. die Konvertierung von Daten in numerische, binäre oder Textdaten. Die Funktion to_numeric() in Pandas kann Daten in einen numerischen Typ konvertieren, die Funktion label_encoder() kann Daten in einen binären Typ konvertieren und die Funktion to_categorical() kann Daten in Daten vom Texttyp konvertieren.

4. Datenstandardisierung

Datenstandardisierung ist der Prozess der einheitlichen Skalierung verschiedener Daten, um sie vergleichbar zu machen. In Python gibt es viele häufig verwendete Methoden zur Datenstandardisierung, z. B. Normalisierung, Max-Min-Normalisierung, Normalisierung usw.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es in Python viele häufig verwendete Datenvorverarbeitungstechniken und -tools gibt. Wir können je nach Bedarf und Datentyp flexibel geeignete Methoden und Tools auswählen und so die Qualität und Analysierbarkeit von Daten verbessern.

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