数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，处理过程如图所示。

一、数据清洗

 1.缺失值处理：删除、插补、不处理

                 

 ## 拉格朗日插值代码（使用缺失值前后各5个未缺失的数据建模）

import pandas as pd #导入数据分析库Pandasfrom scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径outputfile = '../tmp/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5def 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

 2.异常值处理

 3.数据变换

1）函数变换：将不具有正态分布的数据变换成正态分布的数据

2）规范化/归一化：消除不同量纲的影响

　　　　

零-均值规范化使用最多

 3）连续属性离散化：连续属性->分类属性

以“医学中中医证型的相关数据”为例

 4）属性构造：利用已有属性构造新的属性

以线损率为例

 4.数据规约

1）属性规约（纵向）：属性合并、删除无关属性

2）数值规约（横向）：选择替代的、娇小的数据来减少数据量，包括有参方法和无参方法

 5.Python主要数据预处理函数