数据科学教程：案例分析2

案例简介

本案例聚焦于数据清洗与特征工程，通过实际项目演示如何处理缺失值、异常数据，并进行特征选择与转换。📊

步骤概览

1. 数据导入
   使用Python读取原始数据集：

   import pandas as pd  
   df = pd.read_csv("data.csv")
   

2. 缺失值处理

   • 删除缺失值：df.dropna()
   • 填充缺失值：df.fillna(0)
     📌 了解更多：数据科学基础教程

3. 异常值检测
   通过箱线图或Z-score方法识别并处理异常数据：

   import seaborn as sns  
   sns.boxplot(x=df['column_name'])
   

4. 特征编码
   对分类变量进行One-Hot编码或Label编码：

   from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder  
   encoder = OneHotEncoder()
   

5. 特征选择
   使用卡方检验或递归特征消除（RFE）筛选重要特征：

   from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2  
   selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=5)
   

拓展学习

如需深入理解特征工程的进阶技巧，可参考：特征工程_高级方法
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