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上传时间: 2019-07-17
详细说明： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import pickle import time from sklearn import preprocessing def current_time(): 以固定格式打印当前时间 :return:返回当前时间的字符串 return time.strftime(%Y-%m-%d %X, time.localtime()) class DataPre: 数据预处理器 它的初始化需要提供清洗好的数据。它提供了唯一的对外接口：load_data()。它返回预处理好的数据。 如果数据已存在，则直接返回。否则将执行一系列预处理操作并返回预处理好的数据。 def __init__(self, train_data, test_data): self.train_datas = pd.read_csv(train_data,index_col=[SK_ID_CURR]) self.trainlables = self.train_datas[TARGET] # 删除唯一值 self.train_datas.drop([TARGET], axis=1,inplace=True) self.test_datas = pd.read_csv(test_data,index_col=[SK_ID_CURR]) self.test_datas.drop([Unnamed: 0], axis=1,inplace=True) self.train_datas.drop([Unnamed: 0], axis=1,inplace=True) self.test_datas.drop([previousSCOFR], axis=1,inplace=True) # 这两个特征全是 NAN self.train_datas.drop([previousSCOFR], axis=1,inplace=True) self.test_datas.drop([previousHomewares], axis=1,inplace=True) self.train_datas.drop([previousHomewares], axis=1,inplace=True) self.train_datas.dropna(axis=0, how=all,inplace=True) self.train_datas.dropna(axis=1, how=all,inplace=True) self.test_datas.dropna(axis=0, how=all,inplace=True) self.test_datas.dropna(axis=1, how=all,inplace=True) print(len(self.train_datas.dtypes)) print(len(self.test_datas.dtypes)) self.fname = D:\\data\\processed_data # 类别特征全部编码 def encode(self,features): print("----- Begin run encode at %s -------" % current_time()) TrainTemp = self.train_datas[features] TestTemp = self.test_datas[features] le = preprocessing.LabelEncoder() for i in features: le.fit(TrainTemp[i]) self.train_datas[i] = le.transform(TrainTemp[i]) self.test_datas[i]= le.transform(TestTemp[i]) print("----- end run encode at %s -------" % current_time()) def getColType(self): :处理数据类型 Tcols = self.train_datas.columns TeCols = self.test_datas.columns cols = list(set(list(Tcols)) & (set(list(TeCols)))) objectLists = [] numberLists = [] RTraindata = self.train_datas[cols] RTestdata = self.test_datas[cols] self.train_datas = None self.train_datas = RTraindata self.test_datas = None self.test_datas = RTestdata print(len(self.train_datas.columns)) print(len(cols)) for i in cols: temp = self.train_datas[i].dtype if temp == object: objectLists.append(i) else: numberLists.append(i) return objectLists,numberLists def writeFile(self,dictdata,filename): with open(filename,w) as files: files.write(str(dictdata)) def fillna(self,numeric_feature,string_feature): # 填充缺失值 for i in string_feature: # 字符串类型 self.train_datas[i].fillna(miss,inplace=True) self.test_datas[i].fillna(miss,inplace=True) for i in numeric_feature: value = self.train_datas[i].mean() self.train_datas[i].fillna(value,inplace=True) self.test_datas[i].fillna(value,inplace=True) def scaled(self,types): 特征归一化 :return: print("----- Begin run scaled at %s -------" % current_time()) trantemp = self.train_datas[types] testtemp = self.test_datas[types] trantemp.fillna(0, inplace=True) testtemp.fillna(0, inplace=True) for i in types: MEAN = trantemp[i].mean() STD = trantemp[i].std() if STD != 0: trainnorm = (trantemp[i] - MEAN) / STD testnorm = (testtemp[i] - MEAN) / STD self.train_datas[i] = trainnorm self.test_datas[i] = testnorm print("----- End run scaled at %s -------" % current_time()) def save_data(self): print("----- Begin run save_data at %s -------"%current_time()) with open(self.fname,wb) as file:#保存训练集、测试集、编码器、归一化器 pickle.dump([self.train_datas,self.test_datas,self.trainlables],file) print("----- End run save_data at %s -------"%current_time()) def load_data(self): print("----- Begin run _load_data at %s -------"%current_time()) with open(self.fname,rb) as file:#加载训练集、测试集 self.train_datas,self.test_datas,self.trainlables=pickle.load(file) print("----- End run _load_data at %s -------"%current_time()) def propressData(self): TobjectList, TnnumberList = datapre.getColType() self.fillna(TnnumberList, TobjectList) self.scaled(TnnumberList) self.encode(TobjectList) self.save_data() if __name__==__main__: datapre=DataPre("D:\\data\\train_data.csv","D:\\data\\test_data.csv") datapre.propressData()
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