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众所周知，基于现实世界数据不完整(缺少属性值，只有聚合数据)，数据不一致(比如说错误或异常值)等原因，我们对数据预处理越发的看重。

在机器学习算法中，我们通常会使用一些技术来处理数据，以获得更好的结果。在这里，作者使用的是Python语言，你也可以用其他语言来处理数据。

在python中，我们首先导入库/模块，这些库/模块可以帮助我们将代码区分为不同的部分。

导入库

在这里，我们使用了不同的数据集，其中包括一些独立的变量。

导入数据集

在导入数据时，我们发现在"年龄"和"工资"方面有一些缺失值。并且某些分类数据包含在了"采购"这一独立值中。

因此，我们需要从实际情况出发，解决这些问题。

缺失值

想查找缺失值，我们就需要找出平均值。

分类数据

什么是分类属性？

分类变量是属于特定类别的变量。像头发颜色、性别、大学专业、大学就读、政治倾向、残疾或性取向都可以是列出分类变量的类别。通常，这些变量在一个集合中是固定不变的。

例如：

"头发颜色"这一类别可以包含"黑色"、"棕色"、"金色"和"红色"这些分类变量。

"性别"类别可以包含"男性"、"女性"或"其他人"这些分类变量。

拆分数据集

拆分数据集意味着将完整的数据集分成两部分。即拆分为：

1.测试数据

2.训练数据

在拆分中，测试数据应包含20%的数据，训练数据应包含80%的数据。为了拆分数据，我们使用带有cross_validation的scikit-learn包，并然后把它导入模块train_test_split中。

功能拓展

什么是StandardScaler？

对许多机器学习估计器来说，数据集StandardScaler化是一种极其常见的需求。如果单个特征不像标准的正态分布数据时(例如，均值为0的高斯分布和单位方差为0的高斯分布)，它们的表现会很糟糕。

预处理模块提供了实用程序类StandardScaler分析器，该分析器通过Transformer API来计算训练和测试数据集上的均值和标准差。相关链接：

FIT_Transform()和Transform()之间的区别？

将数据居中(使其均值为0，单位标准差为0)，减去均值，再除以标准差。

因此，每个sklearn的变换的fit（）只计算参数（例如StandardScaler的μ和σ）并将它们保存为内部对象状态。

功能拓展方法

参考资料

如果你想要完整的python代码对每个数据进行预处理，请访问下面的链接：

此外，关于数据预处理的更多细节，请点击下面这个链接。熟练掌握这些数据预处理方法，能使你更上一层楼。

链接：

数据预处理的具体细节及其类型，你可以参照这个链接：（在这篇文章中，你会知道为什么我们需要数据预处理？ 数据清理、数据集成、数据转换、数据离散化等更多内容。）

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