Python数据挖掘数据预处理完整指南

目录：Python主要数据预处理函数

1. interpolate：插值填充缺失数据，常用于序列数据的平滑处理。此方法通过插值算法，将缺失的数据点自动生成，确保数据完整性。

2. unique：用于提取唯一值，通常在探索数据中使用，便于检查数据集的独特性和分布情况。

3. isnull / notnull：检测缺失值的存在性。isnull返回布尔值表示数据是否缺失，notnull则相反，通常与过滤或填充操作结合使用。

4. random：生成随机数据或打乱数据顺序，有助于数据集的平衡和模型的泛化能力提升。

5. PCA：主成分分析(Principal Component Analysis)，用于降维处理。PCA通过减少特征数，提高数据的处理效率，同时尽量保持数据的主要信息。

Python主要数据预处理函数：

在数据挖掘过程中，海量的原始数据中存在大量不完整（有缺失值）、不一致或异常的数据，这会严重影响数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致结果偏差。因此，进行数据清洗至关重要。在数据清洗完成后，还需要进行数据集成、转换、规约等一系列处理，这一过程称为数据预处理。数据预处理的核心目的是提高数据质量，并使数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计显示，数据预处理工作量占到了整个数据挖掘过程的60%。