一、数据处理主要任务
二、数据集处理
1、查看数据集基本情况
调用 info() 函数来查看数据data的基本情况，包括数据维度，字段名称和类型以及有无缺失值，数据占用内存等。（以下为部分字段信息）
可见总的数据47447行，少于此数值的为有数据缺失。
2、查看数据基本统计信息
data_des = data.describe(include='all')可以从基本信息中粗略的观察数据情况：
3、是否违约特征分析
使用pandas中的plot()函数绘制特征 ‘违约’ 分布状况。
这一步主要目的是看数据集label分布是否是平衡的，即是否未违约人数明显多于违约人数。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(figsize=(8,6))
# 绘制柱状图，查看违约关系的取值分布情况
data['Default'].value_counts(dropna=False).plot(kind='bar',rot=40) #不去除nan值,x轴标签旋转40度# 在柱形上方显示计数
counts = data['Default'].value_counts(dropna=False).values
for index, item in zip([0,1,2], counts): plt.text(index, item, item, ha="center", va= "bottom", fontsize=12) # 设置柱形名称plt.xticks([0,1,2],['未违约','违约','NaN'])
# 设置x、y轴标签plt.xlabel("是否违约")
plt.ylabel("客户数量")
# 设置标题以及字体大小
plt.title("违约与未违约数量分布图",size=13)# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['font.family']=['sans-serif']
plt.show()
4、分析数据中某个离散型数据字段与标签值（是否违约）之间的关系（以CityId字段为例）
（1）不同城市级别下不同违约情况的数量分布柱状图
（2）不同城市级别下违约率柱状图
其中标签字段为'Default'
主要使用了 sns.countplot(),其中hue='Default'是按照标签进行分类
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltfig, [ax1, ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))# 对CityId列的类别设定顺序
data['CityId'] = data['CityId'].astype('category')
data['CityId'] = data['CityId'].cat.set_categories(['一线城市', '二线城市', '其它'], ordered=True)# 绘制柱状图，查看不同城市级别在不同是否违约的取值分布情况
sns.countplot(x='CityId', hue='Default', data=data, ax=ax1)# 将具体的计数值显示在柱形上方
counts = data['Default'].groupby(data['CityId']).value_counts().values
count1 = counts[[0, 2, 4]]
count2 = counts[[1, 3, 5]]
for index, item1, item2 in zip([0, 1, 2], count1, count2):ax1.text(index - 0.2, item1 + 0.05, '%.0f' % item1, ha="center", va="bottom", fontsize=12)ax1.text(index + 0.2, item2 + 0.05, '%.0f' % item2, ha="center", va="bottom", fontsize=12)# 绘制柱状图查看违约率分布
cityid_rate = data.groupby('CityId')['Default'].sum() / data.groupby('CityId')['Default'].count()
sns.barplot(x=[0, 1, 2], y=cityid_rate, ax=ax2)# 将具体的计数值显示在柱形上方
for index, item in zip([0, 1, 2], cityid_rate):ax2.text(index, item, '%.3f' % item, ha="center", va="bottom", fontsize=12)# 设置柱形名称
ax1.set_xticklabels(['一线城市', '二线城市', '其它'])
ax2.set_xticklabels(['一线城市', '二线城市', '其它'])# 设置图例名称
ax1.legend(['未违约','违约'])# 设置标题以及字体大小
ax1.set_title("不同城市级别下不同违约情况数量分布柱状图",size=13)
ax2.set_title("不同城市级别违约率分布柱状图",size=13)# 设置x,y轴标签
ax1.set_xlabel("CityId")
ax1.set_ylabel("客户人数")
ax2.set_xlabel("CityId")
ax2.set_ylabel("违约率")# 显示汉语标注
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.show()
5、连续性特征分布状况分析
(1)总消费金额(transTotalAmt)分布情况
(2)总消费笔数（transTotalCnt）与总消费金额(transTotalAmt) 之间的关系
seaborn包中
a) : kdeplot()函数绘制“核密度图”，用来估计数据的密度函数，展现数据分布特征。
b): regplot() 绘制 “回归关系图”，展现两个特征之间的回归关系
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 建立画布ax1和ax2,及设置图像大小，设置subplots()函数中参数为(1,2)表示两画图呈一行两列
fig, [ax1,ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 5))# 在画布ax1中画出总消费金额的核密度图
sns.kdeplot(data['transTotalAmt'],shade=True,ax=ax1)# 在画布ax2中画出总消费笔数和总消费金额的回归关系图
sns.regplot(x='transTotalCnt',y='transTotalAmt',data=data,ax=ax2)
由图得知数据中，总消费金额为长尾分布，消费笔数与金额呈正相关。
6、年龄与开卡时长分布
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 建立画布ax1和ax2,及设置图像大小，设置subplots()函数中参数为(1,2)表示一行两列
fig,[ax1,ax2] = plt.subplots(1,2,figsize=(16,6))# 在画布ax1中绘制年龄的直方图，颜色为红色
sns.distplot(data['age'],color='r',ax=ax1)# 在画布ax2中绘制开卡时长的直方图，颜色为默认值
sns.distplot(data['card_age'],ax=ax2)# 在画布ax1、ax2中设置标题
ax1.set_title('年龄分布')
ax2.set_title('开卡时长分布')# 显示汉语标注
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['font.family']=['sans-serif']
图为年龄与开卡时长的直方图。
可以看出，年龄和开卡时长的分布都属于偏态分布。客户年龄主要分布在25-45岁之间，客户开卡时长主要分布在0-30小时之间。
7、查看缺失值信息
# 计算特征缺失值个数
na_counts = data.isnull().sum()# 将na_counts取大于0的部分进行降序排序
missing_value = na_counts[na_counts > 0].sort_values(ascending=False)# 查看存在缺失值的特征
print(missing_value)下面是输出结果：可见Default列有2个缺失值，占比很小可以选择删除整行，其他列缺失值很多，不可以直接删除。
8、离散型特征的缺失值处理
import pandas as pd
# 缺失值处理
# 只在subset中删除na
data.dropna(subset=['Default'],inplace=True) #删除sex中2行缺失值
filling_columns = ['sex','maritalStatus','threeVerify','idVerify','education']
for column in filling_columns:data[column].fillna('未知',inplace=True) # 其他缺失值填充为'位置'
# 查看存在缺失值的特征
na_counts = data.isnull().sum()
missing_value = na_counts[na_counts > 0].sort_values(ascending = False)
print(missing_value)9、离散型特征值的异常值处理
import pandas as pd
#可以看出
#print(data[data['isCrime'] > 1]['isCrime'])
#查看每个列 分类状况 可以看出 有些列值异常
#for col in data.columns:
# print(data[col].value_counts())
# 异常值处理 把 犯罪分类 2 替换为 0
data['isCrime'] = data['isCrime'].replace(2,0)# 查看处理后的数据情况
print(data['isCrime'].value_counts())10、连续型特征（异常值发现与处理）
（1）查看最小值
# 所有连续型特征列名已保存在continuous_columns中
continuous_columns = ['age','cashTotalAmt','cashTotalCnt','monthCardLargeAmt','onlineTransAmt','onlineTransCnt','publicPayAmt','publicPayCnt','transTotalAmt','transTotalCnt','transCnt_non_null_months','transAmt_mean','transAmt_non_null_months','cashCnt_mean','cashCnt_non_null_months','cashAmt_mean','cashAmt_non_null_months','card_age']
# 查看数据各连续型特征的最小值
data_con_min = data[continuous_columns].min()
print(data_con_min)
（2）由（1）可见网上消费总额有小于0的情况。
# 从原始数据中筛选出网上消费金额小于0时，网上消费金额和网上消费笔数这两列
online_trans = data[data['onlineTransAmt'] < 0][['onlineTransAmt','onlineTransCnt']]
print(online_trans)根据实际经验，网上消费笔数为0时，网上消费金额应该为0；
(3)把网上消费笔数为0时，网上消费金额置0
# 将网上消费笔数为0时的网上消费金额皆修改为0
#data[data['onlineTransCnt'] == 0]['onlineTransAmt'] = 0
data.loc[data['onlineTransCnt'] == 0,'onlineTransAmt'] = 0
# 查看修正后网上消费笔数为0时，网上消费金额与网上消费笔数
online_after = data[data["onlineTransCnt"] == 0 ][["onlineTransAmt","onlineTransCnt"]]
print(online_after)(4)绘制连续性特征（网上消费金额）的盒图，查看消费金额的大致分布。
盒图的简介：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
# 绘制盒图查看网上消费金额数据分布
sns.boxplot(data['onlineTransAmt'],ax=ax,orient='v')
plt.title('onlineTransAmt distribution')(5)发现异常值后，异常值处理
去除网上消费金额大于2千万的数据
# 筛选出网上消费金额在2千万以下的数据样本,更新data
data = data[data['onlineTransAmt']<2.0e+07]
print(data.head())11、数字编码（字符串型转换为数字）
利用map函数进行快速转换
import numpy as np
import pandas as pddata["maritalStatus"] = data["maritalStatus"].map({"未知":0,"未婚":1,"已婚":2})
data['education']= data['education'].map({"未知":0,"小学":1,"初中":2,"高中":3,"本科以上":4})
data['idVerify']= data['idVerify'].map({"未知":0,"一致":1,"不一致":2})
data['threeVerify']= data['threeVerify'].map({"未知":0,"一致":1,"不一致":2})
data["netLength"] = data['netLength'].map({"无效":0,"0-6个月":1,"6-12个月":2,"12-24个月":3,"24个月以上":4})
data["sex"] = data['sex'].map({"未知":0,"男":1,"女":2})
data["CityId"] = data['CityId'].map({"一线城市":1,"二线城市":2,"其它":3})print(data.head())12、One-Hot编码
对所有的非有序的特征列进行One-Hot编码
import numpy as np
import pandas as pddata = pd.get_dummies(data=data,columns=['maritalStatus','education','idVerify','threeVerify','Han','netLength','sex','CityId'])
print(data.columns)
