在数据科学项目中，数据清洗与特征工程直接影响模型的性能与效率。光鲨将通过工具选择、核心操作和实用技巧三个维度，解析如何利用Python快速完成数据清洗与特征工程的全流程。  

工具准备——选择高效的数据处理库  

Python生态中，Pandas、NumPy和Scikit-learn是数据清洗与特征工程的核心库。  

Pandas提供DataFrame结构，支持灵活的数据操作，例如缺失值处理、数据过滤和类型转换；NumPy则擅长数值计算，可用于构造复杂的数学特征；Scikit-learn内置多种预处理方法（如标准化、分箱）和特征选择工具。  

此外，第三方库如Feature-engine、Dora可简化重复性操作，支持自定义特征工程的模块化开发。  

数据清洗——从脏数据到干净数据集  

数据清洗的核心任务是处理缺失值、异常值和重复数据。  

针对缺失值，可使用Pandas的`fillna()`填充固定值、均值或中位数，复杂场景可结合插值法或模型预测；异常值可通过标准差（Z-score）或分位数法（IQR）识别，再用裁剪或转换处理；重复数据可通过`drop_duplicates()`直接删除。  

对于数据类型错误，需统一时间戳格式、类别编码（如LabelEncoder）和数值转换，必要时使用正则表达式提取结构化信息。  

特征工程——从原始数据到高价值特征  

特征工程的目标是提取对模型有意义的信息。

基础操作包括数值特征的标准化（StandardScaler）和归一化（MinMaxScaler），类别特征的独热编码（OneHotEncoder）或目标编码（TargetEncoder）。高阶方法如分箱（Bucketization）、多项式特征生成（PolynomialFeatures）可增强非线性表达能力。  

自动化工具如FeatureTools支持基于时间窗口的特征衍生，TPOT可自动优化特征组合。需要注意的是，特征选择应优先使用方差过滤、互信息法或L1正则化，以减少冗余特征对模型的干扰。  

数据清洗与特征工程是模型迭代的关键环节。通过合理选择Python工具库（如Pandas、Scikit-learn）、系统性实施清洗步骤（处理缺失值、异常值），以及灵活运用特征构造方法（标准化、分箱、自动化工具），能够显著提升数据质量与模型效果。掌握这些技能，不仅加速项目开发，还能为后续的机器学习任务奠定坚实基础。关注光鲨运营教育，了解更多相关内容哦~