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案例1
一、导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
二、导入数据
dataset = pd.read_csv('D:\\data\\Data.csv')
X = dataset.iloc[:,:-1].values
Y = dataset.iloc[:,-1].values
三、处理缺失值
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)
imputer = imputer.fit(X[:,1:3])
X[:,1:3] = imputer.transform(X[:,1:3])
Imputer的参数strategy为缺失值的填充方式，支持三种，mean(均值)，median（中位数），most_frequent（众数），默认mean，axis=0
四、分类数据编码
LabelEncoder将类别与数字对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}与[0,1,2]对应，但不能认为A与B，B与C距离为1，而A与C距离为2。OneHotEncoder正是为了处理这种距离的度量，该方法认为每个类别之间的距离是一样的。该方法将类别与向量对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}分别与[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]对应。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X[:,0] = labelencoder.fit_transform(X[:,0])
Y = labelencoder.fit_transform(Y)
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
OneHotEncoder参数解释：
categorical_features是需要OneHotEncoder的列索引
n_values是对应categorical_features中各列下类别的数目
五、分割训练集、测试集
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2, random_state=0)
train_test_split参数解释：
train_data：所要划分的样本特征集
train_target：所要划分的样本结果
test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
random_state：是随机数的种子。
随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：
种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。
六、数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.fit_transform(X_test)
