1、特征观察与处理
特征分为文本型特征和数值型特征，而数值型特征分为离散型数值特征和连续性数值特征。数值型特征一般可以直接用于构建模型，有时为了模型稳定和鲁棒性会对连续变量离散化，文本型特征往往是需要转换成数值型特征才能用于建模分析的。
（1）分箱操作（离散化处理）
cut()函数把数值分段，pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,...) x：需要处理的数据，必须是1维的
bins：怎么分段，给他一个数字就是令其分成几段，比如令bins=5就是平均分成5段，如果要定义具体区间，就要给出一串数字,如[0, 1, 2, 3, 4, 5]。
right：区间是右闭还是右开，默认左开右闭，变成左闭右开即令right=False.
labels：给每一段取一个名字，默认是None（没有），labels=list(‘12345’)
qcut()函数，给一串数字按百分比分段，pandas.qcut(x,q,labels,...) x：一段一维数据
q：自定义的百分比。如，[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]
labels：同上述labels
duplicates：默认为‘raise’,意为边缘唯一，如果运行程序报错：Bin edges must be unique，解决时只需把duplicates的唯一性去掉，在函数中令duplicates=drop即可。
（2）对文本变量进行转换
文本变量变成数值变量
①replace()函数，下面举一个例子来介绍一下replace()函数的用法，把性别即（男、女）转化成数值（1、2）Sex.replace(['male', 'female'], [1, 2], inplace = True)。
②如果要转换的变量比较多，可以调用sklearn.preprocessing包中的LabelEncoder函数LabelEncoder().fit_transform('要改变的列')可以直接将文本变量变成数字变量。如果这一列中既有文本变量又有数值变量，会产生错误，只需在列名后面加.astype(str)将其全部变为文本向量即可，如Cabin.astype(str)或LabelEncoder().fit_transform(Cabin.astype(str))。
文本变量变成one-hot编码
关于one-hot编码，这里不多做介绍，不懂的朋友可以移步链接: One-Hot 编码.
把文本数据变成one-hot编码，也非常简单，只需要用到pandas.get_dummies()函数。
data：需要处理的数据
prefix：列名的前缀
prefix_sep：列名的默认连接方式
这里扩展一个函数concat([x, y], axis = 1)：把x与y按列拼接到一块
从纯文本特征中提取特征
pandas.Series.str.extract()函数
pat：提取出文本的规律
从name中提取title（即Mr、Miss、Mrs等）title = name.str.extract('([A-Za-z]+)\.')。
2、数据重构
（1）数据合并
假设我们拥有四个csv文件，分别为left_up.csv、left_down.csv、right_up.csv、right_down.csv，导入后的数据名分别为left_up、left_down、right_up、right_down，以此为例开始描述一些数据合并方面的基础知识。up = pandas.concat([left_up, right_up], axis=1)：横向合并left_up和right_up，组成新的up数据。
同理可知down = pandas.concat([left_down, right_down], axis=1) 再纵向合并up和down成一个新的数据result：result = pandas.concat([up, down]) 由上可知axis可控制两数据横向合并（1）或纵向合并（0），默认值为0.
还可以使用DataFrame自带的join()和append()。
join 列横向合并
append 行纵向合并
up = left_up.join(right_up)
down = left_down.join(right_down)
result = up.append(down)此外还可以使用pandas中的merge()和DataFrame中的append().
up = pd.merge(left_up, right_up, left_index = True, right_index = True)
down = pd.merge(left_down, right_down, left_index = True, right_index = True)
result = up.append(down)上述三种方法所得到的result是一样的，其中，append()和concat()默认是行纵向合并，join()和merge()是列横向合并merge()使用起来比较麻烦，要求较多，不建议使用，concat()函数较为通用，只需要改变axis的值就可以分别实现横向纵向合并。
数据变为Series类型：stack()函数。
（2）数据运用
使用GroupBy机制，对GroupBy的相关介绍.
对于一个拥有Sex、Age、Fare、Pclass等列的数据test。
可以按sex将其分为group = test.groupby('Sex')。，就可以得到男性的数据和女性的数据。
男女平均花费：mean_fare_sex = test.groupby('Sex')['Fare'].mean() 男女生存人数：survived_sex = test.groupby('Sex')['Survived'].sum() 不同级别生存人数：test.groupby('Pclass')['Survived'].sum() agg()函数：使用比较易懂，如不同级别生存人数：test.groupby('Pclass')['Survived'].agg(sum)与上述表达意思一致。
优点在于agg()函数可以同时改变多个变量：test.groupby('Age').agg({'Survived':'sum', 'Fare':'mean'}).rename(columns = {'Survived':'survived_sum', 'Fare':'fare_mean'}) 上面用到了rename()函数，顾名思义，即为给其重命名。
3数据可视化
可视化即把数据转化成便于直接观察的图片，主要是使用matplotlib包中的pyplot()函数，将其简写为plt。
折线图：plot()
柱状图：plot.bar()
直方图：plt.hist()
给图象加标题：plt.title(‘标题’)
对于上述数据运用中的数据test，我们可以对其作出以下图：
男女生存人数（生存1 死亡0）：
sex = df.groupby('Sex')['Survived'].sum()
sex.plot.bar()
plt.title('survived')图象如图：
男女生存死亡人数（生存1 死亡0）：
sex_survived = df.groupby(['Sex', 'Survived'])['Survived'].count().unstack()
sex_survived.plot.bar() # 图一
sex_survived.plot(kind = 'bar', stacked = 'True') # 图二图一：
图二：
直方图：
test.Age[df.Survived == 0].hist(bins = 5, alpha = 1)
test.Age[df.Survived == 1].hist(bins = 5, alpha = 0.5)
plt.legend((0,1))
plt.xlabel('age')
plt.ylabel('count')得出图象如图：
优化一下：
test.Age[df.Survived == 0].hist(bins = 5, alpha = 1, density = 1)
test.Age[df.Survived == 1].hist(bins = 5, alpha = 0.5, density = 1)
test.Age[df.Survived == 0].plot.density()
test.Age[df.Survived == 1].plot.density()
plt.legend((0,1))
plt.xlabel('age')
plt.ylabel('density')图象如图：
