經驗總結 資料預處理經驗總結1

1. 對於特徵較多的df，進行資料預處理時需要對每個特徵變數進行相關處理，為了避免混亂，可以df.info()後將輸出複製到sublime，然後在sublime中針對每個特徵變數進行處理方式標註

# 非python**，只是為了展示在sublime中的效果

action_type 30697 non-null object
[get dummies]
combined_shot_type 30697 non-null object
[get dummies]
game_event_id 30697 non-null int64[
del]
game_id 30697 non-null int64[
del]
lat 30697 non-null float64[remain]
loc_x 30697 non-null int64[
del]
loc_y 30697 non-null int64[
del]
lon 30697 non-null float64[remain]
minutes_remaining 30697 non-null int64[process then del
]period 30697 non-null int64[remain]
playoffs 30697 non-null int64[remain]
season 30697 non-null object
[get dummies]
seconds_remaining 30697 non-null int64[process then del
]shot_distance 30697 non-null int64[remain]
shot_made_flag 25697 non-null float64[tag]
# 指該列為標籤列
shot_type 30697 non-null object
[get dummies]
shot_zone_area 30697 non-null object
[del
]shot_zone_basic 30697 non-null object
[del
]shot_zone_range 30697 non-null object
[del
]team_id 30697 non-null int64[
del]
team_name 30697 non-null object
[del
]game_date 30697 non-null object
[del
]matchup 30697 non-null object
[del
]opponent 30697 non-null object
[get dummies]
shot_id 30697 non-null int64[
del]

3. 對於一些單位不同，但是衡量同一指標的特徵變數，可以通過單位換算化成同單位進行合併

4.名稱、id類特徵一般直接刪除

5. 對資料進行預處理後，最好將處理好的資料重新另存，保留原始資料。

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