Load Lib

在這邊提一下為什么要加

import warningswarnings.filterwarnings('ignore')

主要就是為了美觀，如果不加的話，warning一堆堆的，不甚整潔。

Load data

和正常的套路一樣，Id的沒有什么卵用但是每個數據集都喜歡加的東西，因此我們弄死它就好了。

Data Statistics

Data Statistics是不能省略的部分，這部分能夠首先讓你對Data Science有個很基礎的認知，也就是play with your data之前的know your data的部分。

在這里說一下，我在之前很簡單粗暴的一上來就

dataset=df.iloc[:,1:]

把Id給刪掉了，是不對的。正常的套路要先進行Data Statistics之后，才能進行對數據集的操作，否則誤刪了有價值的數據。。。就不大好了。。。

先看看數據集里有什么東西？

大家發現這個數據集很有趣的地方就是，他的數據類型全部都是int64的，這樣Data cleaning的時候壓力會小一點。

Data Cleaning

首先，我們來搞定一些沒用的項目

We will dropped column ['Soil_Type7', 'Soil_Type15']

Nice,現在再來看一下：

我們現在來看一下偏離量：

這里要提一下，我之前如果沒有執行刪除'Soil_Type7', 'Soil_Type15'的內容的話，他們的偏離量為0，同樣的，大家也可以通過這個方法來剃掉Soil_Type這個廢柴。（本來就是用std剃掉的來著。。。）

為什么選Kaggle的數據集的原因又出現了，所有的Class都已經equal presence了，這就意味著不需要有一個re-balancing的過程了。

怎么說也是文化人，之前給大家的都不算什么有技術含量的，現在來個好玩的，也是Data Science的核心：Correlationship

首先要提一下，不是隨便的啥啥啥數據都可以搞Correlationship的，至少要有continous才可以。

在Data Statistics的過程中，我們對數據有一個基本的認識了，因此，Wilderness_Area和Soil_Type我們不能用，誰教他是不是0就是1呢（一般我們叫它們binary）。

先做個準備

來正戲了，Pandas為什么那么多人用的原因之一就是，它將很多的東西都給工具化了，如果要手碼的話。。。簡直不寒而栗。。。

但是Pandas只要一句：

看著很煩對不對？是的，很多沒有什么必要的信息也一股腦子的弄了出來。

所以我們設置一個threshold，threshold可以理解為閾值，低于threshold就屏蔽掉好了。一般0.5以上才能說有相關性，0.8以上高度相關。有興趣的同學可以看下Reference的Wikipedia中Correlation的解釋。

這樣，我們得到七個比較有關聯的數據。但是還是有人覺得，還是不大像人話。還有人說我沒圖你說個啥？這里我導入一下seaborn，無他，只是因為我覺得Matplotlib的默認視圖做這個。。。是真的很難看啊。。。

在這里，我們移除了Soil_Type7和Soil_Type15，因為這兩項的全是沒變。

這里提一下，通過調試

dataset.std()

可以很簡單直接的把值壓根就沒變化的廢物給找出來，這個方法很常用。

由于Kaggle的數據集內容本身沒有什么需要清理的需求，所以Data Cleaning做到這一步就差不多了。

在這里提一下，通過list將操作保存起來這個習慣很重要——要不然說翻車就翻車了，然后死活都找不到之前做了什么。。。

嚴謹的數據科學家是不會放過它滴。

原文發布時間為：2017-02-21本文作者：那只貓本文來自云棲社區合作伙伴“Python中文社區”，了解相關信息可以關注“Python中文社區”微信公眾號

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘实战（一）：Kaggle竞赛经典案例剖析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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