完整代码： https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic
特征工程系列：
缺失值填充之后，就要对其他格式有问题的属性进行处理了。比如Sex Embarked这些属性的值都是字符串类型的，而scikit learn中的模型都只能处理数值型的数据，需要将这些原始的字符串类型的数据转为数值型数据。所有数据通常可以分成两种类型：定量与定性。定量的属性（数值属性）通常蕴涵着可排序性，比如在泰坦尼克号数据集中，年龄就是一个定量属性。定性属性（标称 序数 二元属性）的值是一些符号或事务的名称，每个值代表某种类别编码或状态，不是可测量量，是不具有排序意义的，比如Embarked(登船地点)。
一 定性属性的数据变换
对于字符串型的定性属性转换，如果单纯的用数字来代替的化，比如对于Embarked的三个值S Q C分别用1 2 3来代替，模型会把它当成是有顺序的数值属性，对于一些根据距离来确定分类的算法来说，就不能准确运行啦。那么应该怎么将定性属性转为数字呢？
（1）dummy varibles(不知道中文应该说成啥。。虚设属性？)
什么是dummy呢，举个栗子，Emarked属性的取值有三个S Q C，分别代表三个上船地点。dummy这个属性呢，就是向数据集里再加入三个属性暂且命名为Embarked_S Embarkde_Q 和Embarked_C，如果一个人是在S地点上船的，那么这三个属性的值就是（1，0，0），在Q点上船的就是（0，1，0），每个属性都是二元属性，1代表是，0代表否。所以dummy适用于值范围相对较少的属性。
import pandas as pd
#creat dummy varibles from raw data
dummies_df = pd.get_dummies(df.Embarked)
#remana the columns to Embarked_S...
dummies_df = dummies_df.rename(columns=lambda x:'Embarked_'+str(x))
df = pd.concat([df,dummies_df],axis=1)
这样就会3个dummy属性加到数据集里啦，用df.info()看一下：
（2）factorizing(因子分解？)
用dummy可以处理像Embarked这样的值域范围较小的标称属性。对于Cabin（船舱号，A43 B55这种）这种标称属性，用dummy就不好处理了。pandas提供了一个factorize()函数，用以将标称属性的字符串值映射为一个数字，相同的字符串映射为同一个数字。不同于dummy，这种映射最后只生成一个属性。对于Cabin属性，我们可以将其分成两部分，字符串+数字，新建两个属性。对于字符串（A-E & U），可以用factorize()将其处理成数字。
import re
df['CabinLetter'] = df['Cabin'].map( lambda x: re.compile("([a-zA-Z]+)").\
search(x).group() )
df['CabinLetter'] = pd.factorize(df.CabinLetter)[0]
上一步呢，只是把Cabin船舱号前面的字母提出来作为一个新的属性，船舱号中的数字当然也要提出来作为一个新的属性啦。
#plus one for laplace assumption
df['CabinNumber'] = df['Cabin'].map( lambda x: getCabinNumber(x) ).\
astype(int) +1
def getCabinNumber(cabin):
match = re.compile("([0-9]+)").search(cabin)
if match:
return match.group()
else:
return 0
二 定量属性的数据变换
（1）数据规范化
数据规范化通过将数据压缩到一个范围内（通常是0-1或者-1-1）赋予所有属性相等的权重。对于涉及神经网络的分类算法或者基于距离度量的分类和聚类，规范化特别有用。规范化方法有多种，如rescaling logarithmic normalize等，可以在这里找到各种规范化方法的具体实现。但是有些时候并不需要规范化，比如算法使用相似度函数而不是距离函数的时候，比如随机森林，它从不比较一个特征与另一个特征，因此也不许要规范化，关于这个问题，详细信息可以参考这篇文章www.faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part2/section-16.html
如果对Age属性进行规范化的话（看最后分类算法使用哪种再确定要不要规范化,如果要规范化的话，其他属性也要处理），代码如下：
if keep_scaled:
scaler = preprocessing.StandardScaler()
df['Age_Scaled'] = scaler.fit_transform(df['Age'])
StandardScaler将数值压缩到[-1,1]区间，计算公式为(2x - max(x) - min(x)) / (max(x) - min(x)).
（2）Binning
就像直方图的bin将数据划分成几块一样，我们也可以将数值属性划分成几个bin，这是一种连续数据离散化的处理方式。我们使用pandas.qcut()函数来离散化连续数据，它使用分位数对数据进行划分，可以得到大小基本相等的bin。以下以Fare(船票价格)为例，对于其他连续属性如Age SibSp等也可以划分成bin。
def processFare():
global df
df['Fare'][df.Fare.isnull()] = df.Fare.dropna().mean()
#zero values divide -- laplace
df['Fare'][np.where(df['Fare']==0)[0]] = df['Fare'][df.Fare.\
nonzero()[0] ].min() / 10
df['Fare_bin'] = pd.qcut(df.Fare, 4)
这样产生的df['Fare_bin']的值是这样的，
0 [0.401, 7.91] 3 (31, 512.329]
1 (31, 512.329] 4 (7.91, 14.454]
2 (7.91, 14.454] 5 (7.91, 14.454]
因为是bin,所以属性都是一个个区间，代表这个数据属于哪个区间。对于这样的数据，我们需要factorize下，转为数值型数据。
df['Fare_bin_id'] = pd.factorize(df.Fare_bin)[0]+1
scaler = preprocessing.StandardScaler()
df['Fare_bin_id_scaled'] = scaler.fit_transform(df.Fare_bin_id)