python开发：特征工程代码模版（一）
作为一个算法工程师，我们接的业务需求不会比数据分析挖掘工程师少，作为一个爱偷懒的人，总机械重复的完成一样的预处理工作，我是不能忍的，所以在最近几天，我正在完善一些常规的、通用的预处理的code，方便我们以后在每次分析之前直接import快速搞定，省的每次都要去做一样的事情。
如果大家有什么想实现但是懒得去弄的预处理的步骤也可以私信我，我相对而言闲暇还是有的（毕竟工资少工作也不多，摊手：《），我开发完成后直接贴出来，大家以后一起用就行了
我们需要预加载这些包，而且接下来所有的操作均在dataframe格式下完成，所以我们需要将数据先处理成dataframe格式
from __future__ import division
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
__author__ = 'slade_sal'
__time__ = '20171128'
def change_data_format(data):
# 以下预处理都是基于dataframe格式进行的
data_new = pd.DataFrame(data)
return data_new接下来就开始我们的正题了，首先，我们需要判断哪些列是空值过多的，当一列数据的空值占列数的40%以上（经验值），这列能够带给我们的信息就不多了，所以我们需要把某个阀值（rate_base）以上的空值个数的列干掉，如下：
# 去除空值过多的feature
def nan_remove(data, rate_base=0.4):
all_cnt = data.shape[0]
avaiable_index = []
# 针对每一列feature统计nan的个数，个数大于全量样本的rate_base的认为是异常feature，进行剔除
for i in range(data.shape[1]):
rate = np.isnan(np.array(data.iloc[:, i])).sum() / all_cnt
if rate <= rate_base:
avaiable_index.append(i)
data_available = data.iloc[:, avaiable_index]
return data_available, avaiable_index把空值过多的列去完之后，我们需要考虑将一些特别离群的点去掉，这边需要注意两点：
- 异常值分析类的场景禁止使用这步，比如信用卡评分，爬虫识别等，你如果采取了这步，还怎么去分离出这些异常啊
- 容忍度高的算法不建议使用这步，比如svm里面已经有了支持向量机这个东西，你如果采取了这步的离群识别的操作会改变原分布而且svm里面决定超平面的核心与离群点无关，后接函数会引发意想不到的彩蛋～
这边采取盖帽法与额定的分位点方法，建议组合使用，用changed_feature_box定义需要采用盖帽法的列的index_num，代码如下：
# 离群点盖帽
def outlier_remove(data, limit_value=10, method='box', percentile_limit_set=90, changed_feature_box=[]):
# limit_value是最小处理样本个数set，当独立样本大于limit_value我们认为非可onehot字段
feature_cnt = data.shape[1]
feature_change = []
if method == 'box':
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
q1 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 25)
q3 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 75)
# q3+3/2*qi为上截距点，详细百度分箱图
top = q3 + 1.5 * (q3 - q1)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > top] = top
feature_change.append(i)
return data, feature_change
if method == 'self_def':
# 快速截断
if len(changed_feature_box) == 0:
# 当方法选择为自定义，且没有定义changed_feature_box则全量数据全部按照percentile_limit_set的分位点大小进行截断
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
q_limit = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), percentile_limit_set)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > q_limit] = q_limit
feature_change.append(i)
else:
# 如果定义了changed_feature_box，则将changed_feature_box里面的按照box方法，changed_feature_box的feature index按照percentile_limit_set的分位点大小进行截断
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
if i in changed_feature_box:
q1 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 25)
q3 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 75)
# q3+3/2*qi为上截距点，详细百度分箱图
top = q3 + 1.5 * (q3 - q1)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > top] = top
feature_change.append(i)
else:
q_limit = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), percentile_limit_set)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > q_limit] = q_limit
feature_change.append(i)
return data, feature_change在此之后，我们需要对空值进行填充，这边方法就很多很多了，我这边实现的是基本的，分了连续feature和分类feature，分别针对continuous feature采取mean,min,max方式，class feature采取one_hot_encoding的方式；除此之外还可以做分层填充，差分填充等等，那个比较定制化，如果有需要，我也可以搞一套，但是个人觉得意义不大。
# 空feature填充
def nan_fill(data, limit_value=10, countinuous_dealed_method='mean'):
feature_cnt = data.shape[1]
normal_index = []
continuous_feature_index = []
class_feature_index = []
continuous_feature_df = pd.DataFrame()
class_feature_df = pd.DataFrame()
# 当存在空值且每个feature下独立的样本数小于limit_value，我们认为是class feature采取one_hot_encoding；
# 当存在空值且每个feature下独立的样本数大于limit_value，我们认为是continuous feature采取mean,min,max方式
for i in range(feature_cnt):
if np.isnan(np.array(data.iloc[:, i])).sum() > 0:
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
if countinuous_dealed_method == 'mean':
continuous_feature_df = pd.concat(
[continuous_feature_df, data.iloc[:, i].fillna(data.iloc[:, i].mean())], axis=1)
continuous_feature_index.append(i)
elif countinuous_dealed_method == 'max':
continuous_feature_df = pd.concat(
[continuous_feature_df, data.iloc[:, i].fillna(data.iloc[:, i].max())], axis=1)
continuous_feature_index.append(i)
elif countinuous_dealed_method == 'min':
continuous_feature_df = pd.concat(
[continuous_feature_df, data.iloc[:, i].fillna(data.iloc[:, i].min())], axis=1)
continuous_feature_index.append(i)
elif len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) > 0 and len(
pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) < limit_value:
class_feature_df = pd.concat(
[class_feature_df, pd.get_dummies(data.iloc[:, i], prefix=data.columns[i])], axis=1)
class_feature_index.append(i)
else:
normal_index.append(i)
data_update = pd.concat([data.iloc[:, normal_index], continuous_feature_df, class_feature_df], axis=1)
return data_update分类feature的one hot encoding过程，常见操作，不多说
# onehotencoding
def ohe(data, limit_value=10):
feature_cnt = data.shape[1]
class_index = []
class_df = pd.DataFrame()
normal_index = []
# limit_value以下的均认为是class feature，进行ohe过程
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) < limit_value:
class_index.append(i)
class_df = pd.concat([class_df, pd.get_dummies(data.iloc[:, i], prefix=data.columns[i])], axis=1)
else:
normal_index.append(i)
data_update = pd.concat([data.iloc[:, normal_index], class_df], axis=1)
return data_update正负样本不平衡的解决，这边我写的是smote，理论部分建议参考：Python：SMOTE算法,其实简单的欠抽样和过抽样就可以解决，建议参考这边文章：Python:数据抽样平衡方法重写。都是一些老生常谈的问题了，不多说了，上代码：
# smote unbalance dataset
def smote(data, tag_label='tag_1', amount_personal=0, std_rate=5, k=5,method = 'mean'):
cnt = data[tag_label].groupby(data[tag_label]).count()
rate = max(cnt) / min(cnt)
location = []
if rate < 5:
print('不需要smote过程')
return data
else:
# 拆分不同大小的数据集合
less_data = np.array(data[data[tag_label] == np.array(cnt[cnt == min(cnt)].index)[0]])
more_data = np.array(data[data[tag_label] == np.array(cnt[cnt == max(cnt)].index)[0]])
# 找出每个少量数据中每条数据k个邻居
neighbors = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(less_data)
for i in range(len(less_data)):
point = less_data[i, :]
location_set = neighbors.kneighbors([less_data[i]], return_distance=False)[0]
location.append(location_set)
# 确定需要将少量数据补充到上限额度
# 判断有没有设定生成数据个数，如果没有按照std_rate(预期正负样本比)比例生成
if amount_personal > 0:
amount = amount_personal
else:
amount = int(max(cnt) / std_rate)
# 初始化，判断连续还是分类变量采取不同的生成逻辑
times = 0
continue_index = [] # 连续变量
class_index = [] # 分类变量
for i in range(less_data.shape[1]):
if len(pd.DataFrame(less_data[:, i]).drop_duplicates()) > 10:
continue_index.append(i)
else:
class_index.append(i)
case_update = pd.DataFrame()
while times < amount:
# 连续变量取附近k个点的重心，认为少数样本的附近也是少数样本
new_case = []
pool = np.random.permutation(len(location))[0]
neighbor_group = less_data[location[pool], :]
if method == 'mean':
new_case1 = neighbor_group[:, continue_index].mean(axis=0)
# 连续样本的附近点向量上的点也是异常点
if method =='random':
new_case1 =less_data[pool][continue_index] + np.random.rand()*(less_data[pool][continue_index]-neighbor_group[0][continue_index])
# 分类变量取mode
new_case2 = []
for i in class_index:
L = pd.DataFrame(neighbor_group[:, i])
new_case2.append(np.array(L.mode()[0])[0])
new_case.extend(new_case1)
new_case.extend(new_case2)
case_update = pd.concat([case_update, pd.DataFrame(new_case)], axis=1)
print('已经生成了%s条新数据，完成百分之%.2f' % (times, times * 100 / amount))
times = times + 1
data_res = np.vstack((more_data, np.array(case_update.T)))
data_res = pd.DataFrame(data_res)
data_res.columns = data.columns
return data_res一期的内容就这样吧，我感觉也没有啥好说的，都是数据分析挖掘的一些基本操作，我只是为了以后能够复用模版化了，下面贴一个全量我做预处理的过程，没啥差异，整合了一下：
from __future__ import division
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import sys
__author__ = 'slade_sal'
__time__ = '20171128'
def change_data_format(data):
# 以下预处理都是基于dataframe格式进行的
data_new = pd.DataFrame(data)
return data_new
# 去除空值过多的feature
def nan_remove(data, rate_base=0.4):
all_cnt = data.shape[0]
avaiable_index = []
# 针对每一列feature统计nan的个数，个数大于全量样本的rate_base的认为是异常feature，进行剔除
for i in range(data.shape[1]):
rate = np.isnan(np.array(data.iloc[:, i])).sum() / all_cnt
if rate <= rate_base:
avaiable_index.append(i)
data_available = data.iloc[:, avaiable_index]
return data_available, avaiable_index
# 离群点盖帽
def outlier_remove(data, limit_value=10, method='box', percentile_limit_set=90, changed_feature_box=[]):
# limit_value是最小处理样本个数set，当独立样本大于limit_value我们认为非可onehot字段
feature_cnt = data.shape[1]
feature_change = []
if method == 'box':
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
q1 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 25)
q3 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 75)
# q3+3/2*qi为上截距点，详细百度分箱图
top = q3 + 1.5 * (q3 - q1)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > top] = top
feature_change.append(i)
return data, feature_change
if method == 'self_def':
# 快速截断
if len(changed_feature_box) == 0:
# 当方法选择为自定义，且没有定义changed_feature_box则全量数据全部按照percentile_limit_set的分位点大小进行截断
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
q_limit = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), percentile_limit_set)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > q_limit] = q_limit
feature_change.append(i)
else:
# 如果定义了changed_feature_box，则将changed_feature_box里面的按照box方法，changed_feature_box的feature index按照percentile_limit_set的分位点大小进行截断
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
if i in changed_feature_box:
q1 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 25)
q3 = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), 75)
# q3+3/2*qi为上截距点，详细百度分箱图
top = q3 + 1.5 * (q3 - q1)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > top] = top
feature_change.append(i)
else:
q_limit = np.percentile(np.array(data.iloc[:, i]), percentile_limit_set)
data.iloc[:, i][data.iloc[:, i] > q_limit] = q_limit
feature_change.append(i)
return data, feature_change
# 空feature填充
def nan_fill(data, limit_value=10, countinuous_dealed_method='mean'):
feature_cnt = data.shape[1]
normal_index = []
continuous_feature_index = []
class_feature_index = []
continuous_feature_df = pd.DataFrame()
class_feature_df = pd.DataFrame()
# 当存在空值且每个feature下独立的样本数小于limit_value，我们认为是class feature采取one_hot_encoding；
# 当存在空值且每个feature下独立的样本数大于limit_value，我们认为是continuous feature采取mean,min,max方式
for i in range(feature_cnt):
if np.isnan(np.array(data.iloc[:, i])).sum() > 0:
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) >= limit_value:
if countinuous_dealed_method == 'mean':
continuous_feature_df = pd.concat(
[continuous_feature_df, data.iloc[:, i].fillna(data.iloc[:, i].mean())], axis=1)
continuous_feature_index.append(i)
elif countinuous_dealed_method == 'max':
continuous_feature_df = pd.concat(
[continuous_feature_df, data.iloc[:, i].fillna(data.iloc[:, i].max())], axis=1)
continuous_feature_index.append(i)
elif countinuous_dealed_method == 'min':
continuous_feature_df = pd.concat(
[continuous_feature_df, data.iloc[:, i].fillna(data.iloc[:, i].min())], axis=1)
continuous_feature_index.append(i)
elif len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) > 0 and len(
pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) < limit_value:
class_feature_df = pd.concat(
[class_feature_df, pd.get_dummies(data.iloc[:, i], prefix=data.columns[i])], axis=1)
class_feature_index.append(i)
else:
normal_index.append(i)
data_update = pd.concat([data.iloc[:, normal_index], continuous_feature_df, class_feature_df], axis=1)
return data_update
# onehotencoding
def ohe(data, limit_value=10):
feature_cnt = data.shape[1]
class_index = []
class_df = pd.DataFrame()
normal_index = []
# limit_value以下的均认为是class feature，进行ohe过程
for i in range(feature_cnt):
if len(pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) < limit_value:
class_index.append(i)
class_df = pd.concat([class_df, pd.get_dummies(data.iloc[:, i], prefix=data.columns[i])], axis=1)
else:
normal_index.append(i)
data_update = pd.concat([data.iloc[:, normal_index], class_df], axis=1)
return data_update
# smote unbalance dataset
def smote(data, tag_label='tag_1', amount_personal=0, std_rate=5, k=5,method = 'mean'):
cnt = data[tag_label].groupby(data[tag_label]).count()
rate = max(cnt) / min(cnt)
location = []
if rate < 5:
print('不需要smote过程')
return data
else:
# 拆分不同大小的数据集合
less_data = np.array(data[data[tag_label] == np.array(cnt[cnt == min(cnt)].index)[0]])
more_data = np.array(data[data[tag_label] == np.array(cnt[cnt == max(cnt)].index)[0]])
# 找出每个少量数据中每条数据k个邻居
neighbors = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(less_data)
for i in range(len(less_data)):
point = less_data[i, :]
location_set = neighbors.kneighbors([less_data[i]], return_distance=False)[0]
location.append(location_set)
# 确定需要将少量数据补充到上限额度
# 判断有没有设定生成数据个数，如果没有按照std_rate(预期正负样本比)比例生成
if amount_personal > 0:
amount = amount_personal
else:
amount = int(max(cnt) / std_rate)
# 初始化，判断连续还是分类变量采取不同的生成逻辑
times = 0
continue_index = [] # 连续变量
class_index = [] # 分类变量
for i in range(less_data.shape[1]):
if len(pd.DataFrame(less_data[:, i]).drop_duplicates()) > 10:
continue_index.append(i)
else:
class_index.append(i)
case_update = pd.DataFrame()
while times < amount:
# 连续变量取附近k个点的重心，认为少数样本的附近也是少数样本
new_case = []
pool = np.random.permutation(len(location))[0]
neighbor_group = less_data[location[pool], :]
if method == 'mean':
new_case1 = neighbor_group[:, continue_index].mean(axis=0)
# 连续样本的附近点向量上的点也是异常点
if method =='random':
new_case1 =less_data[pool][continue_index] + np.random.rand()*(less_data[pool][continue_index]-neighbor_group[0][continue_index])
# 分类变量取mode
new_case2 = []
for i in class_index:
L = pd.DataFrame(neighbor_group[:, i])
new_case2.append(np.array(L.mode()[0])[0])
new_case.extend(new_case1)
new_case.extend(new_case2)
case_update = pd.concat([case_update, pd.DataFrame(new_case)], axis=1)
print('已经生成了%s条新数据，完成百分之%.2f' % (times, times * 100 / amount))
times = times + 1
data_res = np.vstack((more_data, np.array(case_update.T)))
data_res = pd.DataFrame(data_res)
data_res.columns = data.columns
return data_res
# 数据分列
def reload(data):
feature = pd.concat([data.iloc[:, :2], data.iloc[:, 4:]], axis=1)
tag = data.iloc[:, 3]
return feature, tag
# 数据切割
def split_data(feature, tag):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feature, tag, test_size=0.33, random_state=42)
return X_train, X_test, y_train, y_test
if __name__ == '__main__':
path = sys.argv[0]
data_all = pd.read_table(str(path))
print('数据读取完成！')
# 更改数据格式
data_all = change_data_format(data_all)
# 删除电话号码列
data_all = data_all.iloc[:, 1:]
data_all, data_avaiable_index = nan_remove(data_all)
print('空值列处理完毕！')
data_all, _ = outlier_remove(data_all)
print('异常点处理完成！')
data_all = nan_fill(data_all)
print('空值填充完成！')
data_all = ohe(data_all)
print('onehotencoding 完成！')
data_all = smote(data_all)
print('smote过程完成！')
feature, tag = reload(data_all)
X_train, X_test, y_train, y_test = split_data(feature, tag)
print('数据预处理完成！')大家自取自用，这个也没啥好转载的，没啥干货，只是方便大家日常工作，就别转了，谢谢各位编辑大哥了。
最后，感谢大家阅读，谢谢。
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原始发表：2017.11.28 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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